Luận văn: Công nghệ thông minh cho truyền thông không dây (OFDM)

Luận văn công nghệ thông minh cho truyền thông không dây: Nghiên cứu, giải pháp và ứng dụng mới nhất. Tối ưu hóa hiệu suất mạng, bảo mật và trải nghiệm người dùng.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2015

75
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TRUYỀN THÔNG NHẬN THỨC

1.1. Định nghĩa về truyền thông nhận thức

1.2. Các khả năng và các đặc tính của truyền thông nhận thức

1.2.1. Cảm nhận phổ

1.2.2. Quản lý tài nguyên vô tuyến

1.2.3. Truy cập phổ

1.3. Linh thay đổi cấu hình

1.4. Chia sẻ phổ

1.5. Cấu hình lại

1.6. Các thách thức của truyền thông nhận thức

1.6.1. Cảm nhận phổ

1.7. Các chính sách quy định

1.8. Các lĩnh vực ứng dụng của truyền thông nhận thức

1.8.1. Cải thiện sử dụng phổ

1.8.2. Khả năng tương tác

1.8.3. Cải thiện công nghệ

1.9. Kết luận chương

2. CHƯƠNG II: OFDM CHO TRUYỀN THÔNG NHẬN THỨC

2.1. Mô hình hệ thống OFDM cơ bản

2.2. Truyền thông nhận thức dựa trên OFDM

2.3. OFDM là phù hợp với truyền thông nhận thức

2.3.1. Cảm nhận và nhận thức nhỏ

2.3.2. Sắp xếp phổ

2.3.3. Thích ứng với môi trường

2.3.4. Các kỹ thuật ăng-ten tiên tiến

2.3.5. Đa truy nhập và phân bổ phổ

2.3.6. Khả năng tương tác

2.4. Thách thức đối với hệ thống OFDM nhận thức

2.4.1. Sắp xếp phổ

2.4.2. Kiểu thuật toán làm giảm hiện năng

2.4.3. Các tham số tín hiệu phát

2.4.4. Nhiễu tương hỗ

2.4.5. OFDM đa băng

2.5. Kết luận chương

3. CHƯƠNG III: BÀI TOÁN PHÂN BỔ TÀI NGUYÊN CHO HỆ THỐNG TRUYỀN THÔNG NHẬN THỨC-FEMTOCELL

3.1. u ~ -

3.2. Mô hình hệ thống

3.3. Các bài toán phân bổ công suất

3.4. Phân bổ đều nhóm các sóng mang

3.5. Mô hình mô phỏng và đánh giá

3.6. Kết luận chương

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Về Công Nghệ Thông Minh Truyền Thông

Luận văn này tập trung vào việc ứng dụng công nghệ thông minh vào truyền thông không dây, một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ nhờ sự bùng nổ của IoT, mạng 5Gtrí tuệ nhân tạo (AI). Mục tiêu chính là nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, cải thiện trải nghiệm người dùng và mở ra những khả năng mới trong nhiều lĩnh vực. Luận văn xem xét các khía cạnh khác nhau, từ các thuật toán điều khiển tài nguyên đến kiến trúc mạng mới. Sự kết hợp giữa học máy (machine learning)big data giúp hệ thống truyền thông không dây trở nên linh hoạt và thích ứng hơn với môi trường thay đổi. Luận văn cũng đánh giá hiệu suất của các giải pháp được đề xuất thông qua mô phỏng và phân tích. Một trong những trích dẫn quan trọng cần xem xét là "Tôi xin cam đoan các kết quả trong luận văn là của riêng tôi và chưa được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào". Đây là cơ sở để đảm bảo tính xác thực và độc đáo của nghiên cứu. Luận văn kỳ vọng đóng góp vào sự phát triển của truyền thông không dây thế hệ mới, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về băng thông và độ tin cậy. An ninh mạng cũng là một yếu tố được xem xét, nhằm đảm bảo an toàn cho dữ liệu và hệ thống. Luận văn sẽ đi sâu vào các phương pháp bảo mật tiên tiến, sử dụng blockchain và các kỹ thuật mã hóa hiện đại.

1.1. Định Nghĩa Vai Trò Của Công Nghệ Thông Minh Trong Truyền Thông

Công nghệ thông minh trong truyền thông đề cập đến việc sử dụng các thuật toán thông minh, trí tuệ nhân tạo (AI)học máy (machine learning) để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng thích ứng của hệ thống truyền thông không dây. Điều này bao gồm việc tự động điều chỉnh các tham số mạng, dự đoán và ngăn chặn tắc nghẽn, và cung cấp trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa. Vai trò của công nghệ thông minh là rất quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về băng thông, độ tin cậy và bảo mật trong các ứng dụng IoT, smart city, smart healthcaresmart agriculture.

1.2. Các Ứng Dụng Tiềm Năng Của Công Nghệ Thông Minh Trong Mạng Không Dây

Công nghệ thông minh có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong mạng không dây. Ví dụ, trong smart home, nó có thể tự động điều chỉnh ánh sáng, nhiệt độ và các thiết bị gia dụng khác dựa trên thói quen và sở thích của người dùng. Trong smart city, nó có thể giúp quản lý giao thông, giám sát chất lượng không khí và cải thiện an ninh công cộng. Trong smart healthcare, nó có thể hỗ trợ theo dõi sức khỏe từ xa và cung cấp dịch vụ y tế cá nhân hóa. Và trong smart agriculture, nó có thể giúp tối ưu hóa việc sử dụng nước, phân bón và thuốc trừ sâu, từ đó tăng năng suất và giảm chi phí.

II. Thách Thức Rào Cản Của Truyền Thông Không Dây Thông Minh

Việc triển khai công nghệ thông minh trong truyền thông không dây không phải là không có thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là sự phức tạp của các thuật toán và mô hình AI. Việc thu thập, xử lý và phân tích big data đòi hỏi nguồn lực tính toán lớn và chuyên môn cao. Ngoài ra, vấn đề an ninh mạng và bảo mật dữ liệu cũng là một mối quan tâm lớn. Các hệ thống truyền thông không dây thông minh cần được bảo vệ khỏi các cuộc tấn công mạng và đảm bảo rằng dữ liệu người dùng được bảo mật. Mạng 5G mặc dù mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đặt ra những thách thức mới về bảo mật. Một thách thức khác là vấn đề tương thích. Các hệ thống truyền thông không dây thông minh cần phải tương thích với các tiêu chuẩn và giao thức hiện có để đảm bảo khả năng tương tác và khả năng mở rộng. Theo tài liệu gốc, cần sửa chữa lỗi chính tảchế bản để đảm bảo tính chính xác của luận văn. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra và chỉnh sửa kỹ lưỡng trước khi công bố kết quả nghiên cứu. Cần tập trung vào tối ưu hóaphân tích kỹ lưỡng hiệu suất.

2.1. Vấn Đề Bảo Mật Quyền Riêng Tư Dữ Liệu Trong Mạng Thông Minh

Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu là những vấn đề quan trọng hàng đầu trong mạng thông minh. Việc thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân cần tuân thủ các quy định pháp luật và đạo đức. Cần áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu khỏi các cuộc tấn công mạng và truy cập trái phép. Các kỹ thuật như mã hóa, xác thực đa yếu tố và giám sát an ninh liên tục có thể giúp giảm thiểu rủi ro. Ngoài ra, cần có chính sách rõ ràng về việc thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu, đồng thời cung cấp cho người dùng quyền kiểm soát đối với dữ liệu cá nhân của họ.

2.2. Yêu Cầu Về Năng Lượng Hiệu Suất Của Hệ Thống Truyền Thông

Yêu cầu về năng lượng và hiệu suất là một thách thức quan trọng trong thiết kế hệ thống truyền thông. Các thiết bị di động và mạng cảm biến không dây (WSN) thường bị hạn chế về nguồn năng lượng. Do đó, cần phát triển các thuật toán và giao thức tiết kiệm năng lượng để kéo dài tuổi thọ pin và giảm chi phí vận hành. Các kỹ thuật như điều chỉnh công suất động, quản lý ngủ sâu và thu thập năng lượng có thể giúp cải thiện hiệu suất năng lượng. Nghiên cứu về năng lượng tái tạo, năng lượng xanh, năng lượng mặt trờiđiện gió cũng rất quan trọng.

2.3. Khả Năng Tương Thích Với Các Tiêu Chuẩn Truyền Thông Hiện Tại

Khả năng tương thích với các tiêu chuẩn truyền thông hiện tại là yếu tố then chốt để đảm bảo sự thành công của công nghệ thông minh trong truyền thông không dây. Các hệ thống mới cần phải tương thích với các tiêu chuẩn hiện có như mạng 5G, 4G, Wi-Fi và Bluetooth để đảm bảo khả năng tương tác và khả năng chuyển đổi liền mạch. Việc tuân thủ các tiêu chuẩn quốc tế giúp giảm chi phí phát triển, tăng khả năng chấp nhận của thị trường và thúc đẩy sự đổi mới.

III. Phương Pháp Tối Ưu Phân Bổ Tài Nguyên Băng Thông Thông Minh

Một trong những giải pháp quan trọng để giải quyết các thách thức trên là tối ưu hóa phân bổ tài nguyên băng thông một cách thông minh. Điều này bao gồm việc sử dụng các thuật toán AIhọc máy (machine learning) để phân tích lưu lượng mạng, dự đoán nhu cầu băng thông và điều chỉnh phân bổ tài nguyên một cách linh hoạt. Các thuật toán này có thể dựa trên các yếu tố như vị trí người dùng, loại ứng dụng và chất lượng dịch vụ (QoS) yêu cầu. Việc tối ưu hóa phân bổ tài nguyên băng thông giúp cải thiện hiệu suất mạng, giảm độ trễ và tăng trải nghiệm người dùng. Cần tập trung vào việc mô phỏngđánh giá các thuật toán này để chứng minh hiệu quả của chúng. Điều này bao gồm việc xem xét các giao thức và các phương pháp khác nhau.

3.1. Sử Dụng Thuật Toán Học Máy Để Dự Đoán Nhu Cầu Băng Thông

Các thuật toán học máy (machine learning) có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu băng thông dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố ngữ cảnh. Ví dụ, các thuật toán như mạng nơ-ron và cây quyết định có thể được huấn luyện để dự đoán lưu lượng mạng dựa trên thời gian trong ngày, ngày trong tuần, vị trí người dùng và loại ứng dụng. Việc dự đoán nhu cầu băng thông giúp hệ thống phân bổ tài nguyên một cách chủ động, tránh tình trạng tắc nghẽn và đảm bảo chất lượng dịch vụ.

3.2. Ứng Dụng Các Giao Thức Điều Khiển Tài Nguyên Thích Ứng

Các giao thức điều khiển tài nguyên thích ứng có thể được sử dụng để điều chỉnh phân bổ băng thông dựa trên điều kiện mạng thực tế. Ví dụ, các giao thức như TCP Congestion Control và IEEE 802.11e Enhanced Distributed Channel Access (EDCA) có thể tự động điều chỉnh tốc độ truyền dữ liệu và ưu tiên truy cập mạng để giảm độ trễ và tăng thông lượng. Các giao thức này cần được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong môi trường truyền thông không dây biến động.

IV. Giải Pháp Nâng Cao An Ninh Mạng Dựa Trên Công Nghệ AI

An ninh mạng là một yếu tố quan trọng trong truyền thông không dây thông minh. Việc sử dụng công nghệ AI có thể giúp phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng một cách hiệu quả hơn. Các thuật toán AI có thể được sử dụng để phân tích lưu lượng mạng, xác định các mẫu bất thường và phát hiện các dấu hiệu của tấn công. Ngoài ra, AI có thể được sử dụng để tự động phản ứng với các cuộc tấn công, ngăn chặn chúng lan rộng và khôi phục hệ thống về trạng thái bình thường. Các kỹ thuật bảo mậtmã hóa dữ liệu cần được tích hợp chặt chẽ. Cần đánh giáphân tích các giải pháp an ninh một cách toàn diện.

4.1. Phát Hiện Xâm Nhập Sử Dụng Mạng Nơ ron Học Sâu Deep Learning

Mạng nơ-ron và học sâu (deep learning) là những công cụ mạnh mẽ để phát hiện xâm nhập trong mạng không dây. Các mô hình này có thể được huấn luyện để phân tích lưu lượng mạng, xác định các mẫu bất thường và phát hiện các dấu hiệu của tấn công. Ưu điểm của các mô hình học sâu là khả năng học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu thô, giúp phát hiện các cuộc tấn công tinh vi mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ sót.

4.2. Tự Động Phản Ứng Với Tấn Công Mạng Dựa Trên Thuật Toán AI

Các thuật toán AI có thể được sử dụng để tự động phản ứng với các cuộc tấn công mạng, ngăn chặn chúng lan rộng và khôi phục hệ thống về trạng thái bình thường. Ví dụ, các hệ thống phòng thủ chủ động có thể tự động chặn lưu lượng độc hại, cô lập các thiết bị bị nhiễm và kích hoạt các biện pháp bảo mật bổ sung. Việc tự động phản ứng giúp giảm thiểu thiệt hại do tấn công mạng gây ra và giảm tải cho các chuyên gia an ninh mạng.

V. Ứng Dụng Thực Tế Mạng Femtocell Nhận Thức Thông Minh Với AI

Mạng Femtocell nhận thức là một ứng dụng tiềm năng của công nghệ thông minh trong truyền thông không dây. Các Femtocell có thể được trang bị khả năng nhận thức môi trường xung quanh, xác định các kênh tần số khả dụng và điều chỉnh hoạt động của chúng để tối ưu hóa hiệu suất mạng. Việc tích hợp AI vào Femtocell có thể giúp cải thiện khả năng thích ứng và độ tin cậy của mạng, đặc biệt trong các khu vực có mật độ người dùng cao. Theo tài liệu, cần chú ý đến bài toán phân bổ tài nguyên trong hệ thống truyền thông nhận thức-Femtocell. Cần xem xét mô hình hệ thống để phân bổ công suất hiệu quả.

5.1. Tối Ưu Hóa Phân Bổ Tần Số Trong Mạng Femtocell Nhận Thức

Việc tối ưu hóa phân bổ tần số là một yếu tố quan trọng để cải thiện hiệu suất của mạng Femtocell. Các thuật toán AI có thể được sử dụng để phân tích phổ tần số, xác định các kênh tần số ít bị nhiễu và phân bổ chúng cho các Femtocell một cách thông minh. Việc phân bổ tần số động giúp giảm nhiễu và tăng thông lượng mạng.

5.2. Quản Lý Nhiễu Trong Mạng Femtocell Sử Dụng Học Tăng Cường

Học tăng cường là một kỹ thuật AI có thể được sử dụng để quản lý nhiễu trong mạng Femtocell. Các tác nhân học tăng cường có thể học cách điều chỉnh công suất phát và các tham số mạng khác để giảm nhiễu và cải thiện chất lượng tín hiệu. Việc quản lý nhiễu hiệu quả giúp tăng phạm vi phủ sóng và độ tin cậy của mạng Femtocell.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Luận Văn Công Nghệ Truyền Thông

Luận văn đã trình bày các ứng dụng tiềm năng của công nghệ thông minh trong truyền thông không dây, tập trung vào việc tối ưu hóa phân bổ tài nguyên băng thông và nâng cao an ninh mạng. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng AIhọc máy (machine learning) có thể cải thiện đáng kể hiệu suất và độ tin cậy của mạng không dây. Hướng phát triển trong tương lai có thể tập trung vào việc nghiên cứu các thuật toán AI tiên tiến hơn, tích hợp các công nghệ mới như mạng 5GIoT, và phát triển các ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực như smart citysmart healthcare. Cần tiếp tục nghiên cứu về tối ưu hóaphân tích hiệu suất, cũng như bảo mật. Kết luận của luận văn là một bước quan trọng trong việc khai thác tiềm năng của công nghệ thông minh.

6.1. Tổng Kết Các Kết Quả Nghiên Cứu Đạt Được Trong Luận Văn

Luận văn đã đạt được một số kết quả nghiên cứu quan trọng. Các thuật toán tối ưu hóa phân bổ băng thông dựa trên học máy (machine learning) đã chứng minh khả năng cải thiện hiệu suất mạng và giảm độ trễ. Các giải pháp an ninh mạng dựa trên AI đã chứng minh khả năng phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng một cách hiệu quả hơn. Ứng dụng mạng Femtocell nhận thức đã cho thấy tiềm năng cải thiện khả năng thích ứng và độ tin cậy của mạng trong môi trường đô thị.

6.2. Đề Xuất Các Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Mạng Không Dây Thông Minh

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc nghiên cứu các thuật toán AI tiên tiến hơn, tích hợp các công nghệ mới như mạng 5GIoT, và phát triển các ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực như smart citysmart healthcare. Ngoài ra, cần tiếp tục nghiên cứu về tối ưu hóa năng lượng, bảo mật và khả năng mở rộng của mạng không dây thông minh.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập — 'Tự do— Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHÍNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ và tên tác giả luận văn : Lủi Trọng Liiệp Để tải luận văn: Công nghệ thông mình cho truyền thông không đây Chuyên ngành: Kỹ thuật truyền thông, Mã số SV: CB130536 Tác giã, Người hưởng dan khoa học và Hỏi đồng chấm luận văn xác nhận tác giá đã sửa chữa, bó sưng luận văn theo biên bản họp Hội đồng ngày 28/10/2015 với các nội dụng sau: -_ Rửa chữa lỗi chính tá: các trang 11, 12, 13, 14, 18, 20, 23, 26, 27, 33 -_ Sửa lỗi chế bản: từ trang 37 đến trang 17 - Phan mé đầu dã sửa dỗi và nói rõ câu trúc cũa luận vẫn. - _ Chỉnh sửa các lỗi công thúc: tù trang 39 đến trang 47. Ngày 2 tháng 11 năm 2015 Giáo viên hưởng dẫn Tắc giả luận văn CHỦ TỊCH HỘI ĐÔNG LOI CAM DOAN Tôi xin cam đoan các kết quả trong luận văn là của riêng tôi và chưa được công bố trong bắt kỳ công trình nghiên cứu nào. Tà nội, ngày 23 tháng 10 năm 2015 Học viên Bùi Trọng Hiệp 2.4 OFDM là phủ hợn với truyền thông nhận thức 2.1 Cảm nhận và nhận thức nhỗ 2.2 Sắp xẾp phổ 2.3 Thích ứng với mỗi trường 2.4 Các kỹ thuật ãng-en tiên tiên.5 Đa truy nhập và phân bỗ phổ.6 Khã năng tương tắc.5 Thách thức đối với hệ thống OFDM nhận thức 2.1 Sắp xếp phố 2.2 Kiểu thuật toán làm giảm hiện năng 2.3 Các tham số tín hiệu phát 2.5 Nhiễu tương hỗ 2.6 OFDM da bing Gin 1.6 Kết luận chương.

33 CHƯƠNG II: BAI TOAN PHAN “BO TAL NGUYEN CHO HE THONG TRUYEN THO? G NHẬN TAUC-FEMTOCELL 34 31 u ~ - 34 3.2 Mô hình hệ thỗng.3 Các bài toàn phân bổ công suất.4 Phan bé déu nhỏm các song mang .6 Mô hình mô phỏng và đánh giá.6 KẾt luận chương. son eiiee KẾT LUẬN V. À HƯỚNG PHÁT TRIỂN.- TÀI LIỆU THAM KHẢO. Division Multiple thea lần số trực giau Accessing P PA Power Amplifier 36 khuéch dai céng suit PU Primary User Người dùng chính R RF Radio Frequenecy Tan số vỏ tuyến 8 SDR Software Defined Radio — Phan mém dinh nghia v6 tuyến T TDMA, Time Division Multiple Đa tuy thập phan chia Access theo théi gian w WCDMA Wideband Code Division Da truy nhập phân chia mã Multipte Access băng rộng DANH MỤC CÁC BẰNG DANH MỤC CÁC KY HIKU, CAC CHT’ VIET TAT Ký hiệu, viết tắt Tên đây đủ Giải thích A ADC Analog to Digital Chuyén đối tương tự sang, Converter xố c CDMA Code Division Multiple Ma hoa phan chia da wuy Access nhập, ce Cyclic Prefix Tiên tổ toàn hoàn CR Cognitive Radio Truyền thông nhận thức CSMA Carrier Sense Multiple — Cám nhận sóng mang đa Aci Huy nhập D DAC Digital to Analog Chuyên dỗi số sang tương, Converter tự DET Discrete Fourier Biện đổi Fourier rời rạc ‘Transform T TAP Femtocell Access Point Diém truy nhap Femtocell I Icl Inter-Carrier Interference Can nhiều liên sóng mang, 18L Inter-Symbol Interference Can nhiều liên ký tự L LIE Long Term Lvelution ° OFDM Orthogonal Frequency Ghép kénh phan chia tan Division Multiplexing số trực gino OFDMA Orthogonal Frequency Da truy nhập phân chia Hình 1.

Chủ kỳ nhận thức |4l. Hồ phổ [8] - - - - - 9 Hình 2. Sơ đỗ khối của một máy thu phát lổng quát [11] - - 17 Hình 2. Dạng sóng OFDM [11].

Minh họa fađing đa đường [11] - - 19 Hinh 2. Sơ đồ khối hệ thẳng truyền thông nhận thức đựa trên OEDM [11] 21 Hinh 2. Cam nhận phố và sắp xếp sử dung OFDM [11] - 36 Hinh 2. Các công nghệ không dây đựa trên OFDM [11] - - 30 Hinh 2.

Mật độ phó công suất của một sóng mang OFDM đơn [11] 32 Ilinh 3. 116 thang Macrocell-Femtocell [1] 35 Ilinh 3. Mô hình nhận thức Femtocell trang không gian - - 36 Tinh 3. Phân bễ người đừng chính và người đừng thứ cắp trong miễn tấn số [16] 36 Hình 3.

Hồ phổ trồng, - - - - - 48 Hình 3. Tổng tốc độ truyền của các người dùng CR khi quỹ công suất của hệ thống CR tăng lên. co co on vn ttretreetrrrrrrrrrrrsrrirrreree. Tổng can nhiễu của hệ thông CR tới các băng PU khi quỷ công suất của hệ thông CR tăng lên.

Tổng công suất phân bổ cho các CR khi quỹ công suất của hệ thống CR. Tống lốc truyện của các CR khi ngưỡng can nhiều lới mỗi bằng DU lăng, lên. TH Hư HH nh tr rdrrrddrrreriridirrerosOT DANH MỤC CÁC KY HIKU, CAC CHT’ VIET TAT Ký hiệu, viết tắt Tên đây đủ Giải thích A ADC Analog to Digital Chuyén đối tương tự sang, Converter xố c CDMA Code Division Multiple Ma hoa phan chia da wuy Access nhập, ce Cyclic Prefix Tiên tổ toàn hoàn CR Cognitive Radio Truyền thông nhận thức CSMA Carrier Sense Multiple — Cám nhận sóng mang đa Aci Huy nhập D DAC Digital to Analog Chuyên dỗi số sang tương, Converter tự DET Discrete Fourier Biện đổi Fourier rời rạc ‘Transform T TAP Femtocell Access Point Diém truy nhap Femtocell I Icl Inter-Carrier Interference Can nhiều liên sóng mang, 18L Inter-Symbol Interference Can nhiều liên ký tự L LIE Long Term Lvelution ° OFDM Orthogonal Frequency Ghép kénh phan chia tan Division Multiplexing số trực gino OFDMA Orthogonal Frequency Da truy nhập phân chia Bảng 2. Tiêu chuẩn không dây dựa trên ỚFDM [11].

Truyền thông nhận thức OFDM [11] DANII MUC CAC IIiNII VE, DO TU Division Multiple thea lần số trực giau Accessing P PA Power Amplifier 36 khuéch dai céng suit PU Primary User Người dùng chính R RF Radio Frequenecy Tan số vỏ tuyến 8 SDR Software Defined Radio — Phan mém dinh nghia v6 tuyến T TDMA, Time Division Multiple Đa tuy thập phan chia Access theo théi gian w WCDMA Wideband Code Division Da truy nhập phân chia mã Multipte Access băng rộng DANH MỤC CÁC BẰNG Hình 1. Chủ kỳ nhận thức |4l. Hồ phổ [8] - - - - - 9 Hình 2. Sơ đỗ khối của một máy thu phát lổng quát [11] - - 17 Hình 2.

Dạng sóng OFDM [11]. Minh họa fađing đa đường [11] - - 19 Hinh 2. Sơ đồ khối hệ thẳng truyền thông nhận thức đựa trên OEDM [11] 21 Hinh 2. Cam nhận phố và sắp xếp sử dung OFDM [11] - 36 Hinh 2.

Các công nghệ không dây đựa trên OFDM [11] - - 30 Hinh 2. Mật độ phó công suất của một sóng mang OFDM đơn [11] 32 Ilinh 3. 116 thang Macrocell-Femtocell [1] 35 Ilinh 3. Mô hình nhận thức Femtocell trang không gian - - 36 Tinh 3.

Phân bễ người đừng chính và người đừng thứ cắp trong miễn tấn số [16] 36 Hình 3. Hồ phổ trồng, - - - - - 48 Hình 3. Tổng tốc độ truyền của các người dùng CR khi quỹ công suất của hệ thống CR tăng lên. co co on vn ttretreetrrrrrrrrrrrsrrirrreree.

Tổng can nhiễu của hệ thông CR tới các băng PU khi quỷ công suất của hệ thông CR tăng lên. Tổng công suất phân bổ cho các CR khi quỹ công suất của hệ thống CR. Tống lốc truyện của các CR khi ngưỡng can nhiều lới mỗi bằng DU lăng, lên. TH Hư HH nh tr rdrrrddrrreriridirrerosOT LOI CAM DOAN Tôi xin cam đoan các kết quả trong luận văn là của riêng tôi và chưa được công bố trong bắt kỳ công trình nghiên cứu nào.

Tà nội, ngày 23 tháng 10 năm 2015 Học viên Bùi Trọng Hiệp 2.4 OFDM là phủ hợn với truyền thông nhận thức 2.1 Cảm nhận và nhận thức nhỗ 2.2 Sắp xẾp phổ 2.3 Thích ứng với mỗi trường 2.4 Các kỹ thuật ãng-en tiên tiên.5 Đa truy nhập và phân bỗ phổ.6 Khã năng tương tắc.5 Thách thức đối với hệ thống OFDM nhận thức 2.1 Sắp xếp phố 2.2 Kiểu thuật toán làm giảm hiện năng 2.3 Các tham số tín hiệu phát 2.5 Nhiễu tương hỗ 2.6 OFDM da bing Gin 1.6 Kết luận chương. 33 CHƯƠNG II: BAI TOAN PHAN “BO TAL NGUYEN CHO HE THONG TRUYEN THO? G NHẬN TAUC-FEMTOCELL 34 31 u ~ - 34 3.2 Mô hình hệ thỗng.3 Các bài toàn phân bổ công suất.4 Phan bé déu nhỏm các song mang .6 Mô hình mô phỏng và đánh giá.6 KẾt luận chương. son eiiee KẾT LUẬN V. À HƯỚNG PHÁT TRIỂN.- TÀI LIỆU THAM KHẢO.

Tiêu chuẩn không dây dựa trên ỚFDM [11]. Truyền thông nhận thức OFDM [11] DANII MUC CAC IIiNII VE, DO TU Hình 1. Chủ kỳ nhận thức |4l. Hồ phổ [8] - - - - - 9 Hình 2.

Sơ đỗ khối của một máy thu phát lổng quát [11] - - 17 Hình 2. Dạng sóng OFDM [11]. Minh họa fađing đa đường [11] - - 19 Hinh 2. Sơ đồ khối hệ thẳng truyền thông nhận thức đựa trên OEDM [11] 21 Hinh 2.

Cam nhận phố và sắp xếp sử dung OFDM [11] - 36 Hinh 2. Các công nghệ không dây đựa trên OFDM [11] - - 30 Hinh 2. Mật độ phó công suất của một sóng mang OFDM đơn [11] 32 Ilinh 3. 116 thang Macrocell-Femtocell [1] 35 Ilinh 3.

Mô hình nhận thức Femtocell trang không gian - - 36 Tinh 3. Phân bễ người đừng chính và người đừng thứ cắp trong miễn tấn số [16] 36 Hình 3. Hồ phổ trồng, - - - - - 48 Hình 3. Tổng tốc độ truyền của các người dùng CR khi quỹ công suất của hệ thống CR tăng lên.

co co on vn ttretreetrrrrrrrrrrrsrrirrreree. Tổng can nhiễu của hệ thông CR tới các băng PU khi quỷ công suất của hệ thông CR tăng lên. Tổng công suất phân bổ cho các CR khi quỹ công suất của hệ thống CR. Tống lốc truyện của các CR khi ngưỡng can nhiều lới mỗi bằng DU lăng, lên.

TH Hư HH nh tr rdrrrddrrreriridirrerosOT Division Multiple thea lần số trực giau Accessing P PA Power Amplifier 36 khuéch dai céng suit PU Primary User Người dùng chính R RF Radio Frequenecy Tan số vỏ tuyến 8 SDR Software Defined Radio — Phan mém dinh nghia v6 tuyến T TDMA, Time Division Multiple Đa tuy thập phan chia Access theo théi gian w WCDMA Wideband Code Division Da truy nhập phân chia mã Multipte Access băng rộng DANH MỤC CÁC BẰNG Hình 1. Chủ kỳ nhận thức |4l. Hồ phổ [8] - - - - - 9 Hình 2. Sơ đỗ khối của một máy thu phát lổng quát [11] - - 17 Hình 2.

Dạng sóng OFDM [11]. Minh họa fađing đa đường [11] - - 19 Hinh 2. Sơ đồ khối hệ thẳng truyền thông nhận thức đựa trên OEDM [11] 21 Hinh 2. Cam nhận phố và sắp xếp sử dung OFDM [11] - 36 Hinh 2.

Các công nghệ không dây đựa trên OFDM [11] - - 30 Hinh 2. Mật độ phó công suất của một sóng mang OFDM đơn [11] 32 Ilinh 3. 116 thang Macrocell-Femtocell [1] 35 Ilinh 3. Mô hình nhận thức Femtocell trang không gian - - 36 Tinh 3.

Phân bễ người đừng chính và người đừng thứ cắp trong miễn tấn số [16] 36 Hình 3. Hồ phổ trồng, - - - - - 48 Hình 3.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ