I. Giới thiệu tổng quan
Chương này trình bày bối cảnh nghiên cứu về mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức, đặc biệt trong bối cảnh phát triển của kỹ thuật viễn thông. Sự gia tăng lưu lượng di động, đặc biệt là từ các trạm gốc trong mạng 5G, đã tạo ra áp lực lớn lên các nhà thiết kế mạng. Hệ thống vô tuyến nhận thức cho phép tái sử dụng tài nguyên tần số, trong khi kỹ thuật chuyển tiếp mở rộng phạm vi truyền sóng và tăng độ tin cậy của dữ liệu. Việc thu thập năng lượng từ môi trường cũng giúp kéo dài thời gian hoạt động của thiết bị, từ đó cải thiện hiệu suất năng lượng trong mạng di động. Luận văn này sẽ nghiên cứu các giải pháp tối ưu cho mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng, nhằm tối đa hóa tốc độ bit cho người dùng.
1.1 Tính cấp thiết của đề tài
Sự phát triển mạnh mẽ của mạng vô tuyến nhận thức và công nghệ thu thập năng lượng đã mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực viễn thông. Việc tối ưu hóa tài nguyên tần số và năng lượng là rất cần thiết để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về lưu lượng dữ liệu. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc áp dụng công nghệ nhận thức có thể cải thiện đáng kể hiệu suất mạng. Do đó, nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang lại ứng dụng thực tiễn trong việc phát triển các hệ thống viễn thông hiện đại.
II. Mô hình hệ thống
Mô hình hệ thống mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng được xây dựng dựa trên các yếu tố như tín hiệu vô tuyến, năng lượng tái tạo và kỹ thuật chuyển tiếp. Hệ thống này bao gồm các trạm gốc, nút chuyển tiếp và người dùng thứ cấp. Mỗi thành phần trong mô hình đều có vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất truyền thông. Việc sử dụng kỹ thuật chuyển tiếp như Amplify-and-Forward (AF) và Decode-and-Forward (DF) giúp cải thiện độ tin cậy của dữ liệu. Hơn nữa, việc thu thập năng lượng từ môi trường giúp các thiết bị hoạt động liên tục mà không cần nguồn điện bên ngoài, từ đó nâng cao tính khả thi của hệ thống trong thực tế.
2.1 Bài toán tối ưu hệ thống
Bài toán tối ưu cho mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng được xây dựng dưới dạng bài toán tối ưu phi tuyến, không lồi. Điều này tạo ra thách thức lớn trong việc tìm kiếm giải pháp tối ưu. Luận văn đã phát triển một giải thuật dựa vào hành vi bầy đàn, cụ thể là giải thuật cá voi săn mồi tối ưu, để giải quyết bài toán này. Giải thuật này không chỉ giúp tìm ra giải pháp tối ưu mà còn có khả năng thích ứng với các điều kiện thay đổi trong môi trường truyền thông.
III. Kết quả mô phỏng
Các mô phỏng được thực hiện để kiểm chứng và đánh giá hiệu năng của mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng. Kết quả cho thấy rằng việc áp dụng kỹ thuật thu thập năng lượng có thể cải thiện đáng kể tốc độ truyền dữ liệu và hiệu suất năng lượng. Các thông số như khoảng cách giữa các nút và công suất phát cũng ảnh hưởng lớn đến dung lượng kênh. Mô phỏng cho thấy rằng với các điều kiện tối ưu, hệ thống có thể đạt được hiệu suất gần như lý tưởng, từ đó khẳng định tính khả thi của mô hình nghiên cứu.
3.1 Đánh giá hiệu năng
Đánh giá hiệu năng của hệ thống cho thấy rằng mạng vô tuyến nhận thức có khả năng tối ưu hóa tài nguyên tần số và năng lượng một cách hiệu quả. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng việc sử dụng giải thuật cá voi săn mồi tối ưu đã giúp cải thiện đáng kể tốc độ bit cho người dùng. Điều này chứng tỏ rằng nghiên cứu không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có thể áp dụng thực tiễn trong việc phát triển các hệ thống viễn thông hiện đại.
