Giới thiệu dự án

Sự bùng nổ của kỷ nguyên Internet vạn vật (IoT) và mạng truyền thông không dây thế hệ mới (5G/6G) đang đối mặt với hai thách thức cốt lõi: sự khan hiếm tài nguyên phổ tần vô tuyến và giới hạn năng lượng hoạt động của các nút mạng không dây. Theo báo cáo của Ủy ban Truyền thông Liên bang Hoa Kỳ (FCC), hơn 70% phổ tần được cấp phép cố định rơi vào trạng thái nhàn rỗi hoặc sử dụng với hiệu suất rất thấp tùy thuộc vào không gian và thời gian. Đồng thời, việc duy trì nguồn pin truyền thống cho hàng tỷ thiết bị cảm biến phân tán gây tốn kém chi phí bảo trì và ô nhiễm môi trường.

Đồ án tập trung giải quyết bài toán tối ưu hóa đồng thời phổ tần và năng lượng thông qua đề tài: "Phân tích hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức hỗ trợ thu thập năng lượng" (Performance Analysis of Energy Harvesting-Assisted Cognitive Radio Networks).

Vấn đề nghiên cứu cụ thể (Problem Statement)

Trong các mạng vô tuyến truyền thống, nút đích sơ cấp ($D$) nằm ngoài cự ly phủ sóng trực tiếp (Non-Line-of-Sight - NLoS) của nút nguồn sơ cấp ($S$). Việc thiết lập các trạm chuyển tiếp chuyên dụng đòi hỏi nguồn cấp điện cố định, điều này bất khả thi tại các địa hình phức tạp. Mặt khác, nếu mạng thứ cấp muốn sử dụng phổ của mạng sơ cấp theo mô hình dạng nền (Underlay Cognitive Radio Network - Underlay CRN), công suất phát của thứ cấp bị giới hạn nghiêm ngặt bởi ngưỡng can nhiễu ($I_p$), làm giảm đáng kể vùng phủ sóng và thông lượng.

Mục tiêu của đồ án

  1. Xây dựng mô hình hệ thống mạng CRN tích hợp công nghệ truyền đồng thời thông tin và năng lượng không dây (SWIPT), cho phép nút chuyển tiếp thứ cấp $R$ và nút người dùng thứ cấp $C$ tự duy trì hoạt động bằng năng lượng sóng vô tuyến (RF Energy Harvesting).
  2. Thiết lập biểu thức toán học giải tích chính xác cho hàm phân bố tích lũy (CDF), tỷ số tín hiệu trên nhiễu và can nhiễu (SINR), xác suất dừng ($P_{out}$), thông lượng tức thời ($R_D, R_C$) và năng lượng thu thập trung bình ($\mathbb{E}[E_h]$) trên kênh truyền pha-đinh Rayleigh phẳng.
  3. Thực hiện khảo sát thực nghiệm mật độ phổ công suất RF thực tế tại khu vực Thuận An, Bình Dương bằng máy phân tích phổ chuyên dụng Rohde & Schwarz EFL340 nhằm xác thực tính khả thi của nguồn năng lượng bức xạ xung quanh (ambient RF).
  4. Phát triển chương trình mô phỏng Monte Carlo trên nền tảng MATLAB để kiểm chứng độ chính xác tuyệt đối của các biểu thức lý thuyết, từ đó tối ưu hóa các tham số phân chia công suất ($\rho_1, \rho_2, \alpha$).

Phương pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

  • Phương pháp tiếp cận: Sử dụng giao thức chuyển tiếp dựa trên phân chia công suất (Power Splitting-based Relaying - PSR) kết hợp kỹ thuật khuếch đại và chuyển tiếp (Amplify-and-Forward - AF) bán song công (Half-Duplex - HD).
  • Kết quả định lượng kỳ vọng: Nút chuyển tiếp $R$ hoàn toàn tự cấp năng lượng ($P_R = \eta \rho_1 P_S |h_1|^2$); mức sai lệch giữa giải tích lý thuyết và mô phỏng Monte Carlo đạt xấp xỉ 0% ($\Delta < 0.5%$).

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Phạm vi: Kênh truyền Rayleigh fading độc lập, fading phẳng; hệ số suy hao đường truyền thực tế $m = 3$; các nút trang bị một ăng-ten duy nhất hoạt động ở chế độ bán song công.
  • Giới hạn: Nghiên cứu tập trung vào lớp vật lý (Physical Layer - PHY), giả định đồng bộ hóa pha lý tưởng và ước lượng kênh hoàn hảo tại máy thu.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tiêu chí so sánh Mạng chuyển tiếp truyền thống (Conventional Relay) Mạng CRN dựa trên chuyển đổi thời gian (TSR-CRN) Giải pháp đề xuất: PSR-CRN kết hợp SWIPT
Nguồn cấp năng lượng Pin hóa học / Lưới điện cố định Thu gom năng lượng RF (Time Switching) Thu gom năng lượng RF (Power Splitting)
Hiệu suất sử dụng thời gian 100% thời gian cho truyền tin Bị phân chia thời gian riêng biệt ($\alpha T$) Tối ưu hóa: truyền tin và thu năng lượng đồng thời trong toàn bộ khe $T/2$
Hiệu quả sử dụng phổ Thấp (chỉ mạng sơ cấp) Trung bình (cơ chế đan xen/xen kẽ) Tối đa (mô hình Underlay chia sẻ phổ đồng thời)
Khả năng triệt can nhiễu Không hỗ trợ Triệt nhiễu cơ bản Loại bỏ can nhiễu sơ cấp chủ động tại nút thứ cấp $C$
Chi phí bảo trì phần cứng Rất cao (thay thế pin định kỳ) Thấp (hoạt động tự chủ) Rất thấp (Zero-battery maintenance)

Khảo sát thực nghiệm năng lượng bức xạ RF môi trường

Kết quả đo kiểm thực tế bằng máy đo phổ cao tần Rohde & Schwarz EFL340 (tọa độ $10^\circ 57' 15.367''\text{E}$, Bình Dương) xác định mật độ phổ công suất khả dụng từ $1\text{ MHz} - 2.5\text{ GHz}$:

  • Băng tần truyền hình số DTV (Kênh 25, máy phát 5 kW): Đạt mức $-30\text{ dBm} \approx 1000\text{ nW} = 1\text{ }\mu\text{W}$.
  • Băng tần FM thương mại: Đạt mức cực đại $-42\text{ dBm} \approx 63.1\text{ nW}$.
  • Băng tần GSM1800: Đạt $-46\text{ dBm} \approx 25\text{ nW}$.
  • Băng tần GSM900, 3G, Wi-Fi 2.4 GHz: Đạt $-48\text{ dBm} \approx 15.8\text{ nW}$.

Các số liệu thực nghiệm khẳng định nguồn bức xạ RF trong môi trường hoàn toàn đủ điều kiện kích hoạt các mạch thu rectenna công suất thấp để vận hành mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức.

Yêu cầu hệ thống theo mô hình MoSCoW

  • Must have (Bắt buộc): Khả năng tự nạp năng lượng tại nút $R$ và $C$; giải mã và chuyển tiếp thông tin sơ cấp $x_1$ tới $D$; triệt nhiễu thành công tín hiệu sơ cấp tại $C$ để giải mã tín hiệu thứ cấp $x_2$.
  • Should have (Nên có): Thuật toán tối ưu hóa hệ số phân chia công suất $\rho_1, \rho_2$ và hệ số phân bổ công suất phát $\alpha$.
  • Could have (Có thể có): Mở rộng sang kênh truyền Rician/Nakagami-$m$ hoặc cấu hình đa ăng-ten (MIMO).
  • Won't have (Chưa thực hiện đợt này): Truyền thông song công toàn phần (Full-Duplex) do hạn chế tự can nhiễu vòng (Loopback Self-Interference).

Thiết kế hệ thống

Hệ thống hoạt động theo chu kỳ thời gian $T$, chia làm 2 pha chính ($T/2$ mỗi pha):

Khe thời gian (Block Time T):
|---------------- Pha 1: T/2 ----------------|---------------- Pha 2: T/2 ----------------|
| Nút S phát tín hiệu sơ cấp x1              | Nút R phát đồng thời:                      |
| Nút R: Tách năng lượng (ρ1) & Thu tin      |  - Chuyển tiếp x1 tới D với công suất α.Pr  |
| Nút C: Tách năng lượng (ρ2) & Nhận tin x1  |  - Truyền tin thứ cấp x2 tới C: (1-α).Pr   |
|--------------------------------------------| Nút C: Triệt x1 (SIC), giải mã x2          |

Mô hình tín hiệu và kênh truyền

Kênh truyền giữa các nút tuân theo phân bố Rayleigh fading độc lập:

  • $h_1 \sim \mathcal{CN}(0, \Omega_1)$ với $\Omega_1 = 1/d_1^m$ (Kênh $S \to R$, khoảng cách $d_1$)
  • $h_2 \sim \mathcal{CN}(0, \Omega_2)$ với $\Omega_2 = 1/d_2^m$ (Kênh $R \to D$, khoảng cách $d_2 = 1 - d_1$)
  • $g_1 \sim \mathcal{CN}(0, \Omega_3)$ với $\Omega_3 = 1/d_3^m$ (Kênh $S \to C$, khoảng cách $d_3 = \sqrt{d_1^2 + d_4^2}$)
  • $g_2 \sim \mathcal{CN}(0, \Omega_4)$ với $\Omega_4 = 1/d_4^m$ (Kênh $R \to C$, khoảng cách $d_4$)
  • Hệ số suy hao đường truyền (path loss exponent) $m = 3$.

Thiết kế khối xử lý tín hiệu (Rectenna & RF Front-End)

Mạch thu thập năng lượng bao gồm bộ chỉnh lưu đi-ốt Schottky kết hợp bộ lọc thông thấp (LPF). Dòng điện một chiều ngõ ra biểu diễn theo chuỗi Taylor: $$i_{DC} \approx a_1 y_R + a_2 y_R^2 + a_3 y_R^3 + \dots$$ Sau khi qua mạch tích hợp và chuyển đổi với hiệu suất $\eta$ ($0 < \eta \le 1$), năng lượng thu thập tức thời tại $R$ trong pha 1 là: $$E_h = \frac{T}{2} \eta \rho_1 P_S |h_1|^2$$ Công suất phát khả dụng của $R$ trong pha 2 là: $$P_R = \frac{E_h}{T/2} = \eta \rho_1 P_S |h_1|^2$$

Phương pháp nghiên cứu và quản lý dự án

Dự án áp dụng phương pháp nghiên cứu toán học kết hợp mô phỏng kiểm chứng lặp (Iterative Verification Methodology):

  1. Phân tích lý thuyết (Analytical Modeling): Thiết lập phương trình vi phân và tích phân xác suất để tìm biểu thức tường minh của $P_{out}$.
  2. Mô phỏng số (Monte Carlo Simulation): Thực thi $10^6$ biến ngẫu nhiên kênh truyền cho mỗi điểm SNR trên phần mềm MATLAB R2017a / R2021b để loại trừ sai số thống kê.
  3. Đánh giá rủi ro: Hiện tượng bão hòa mạch nạp (Non-linear EH) được kiểm soát thông qua việc chuẩn hóa công suất phát và thiết lập dải tham số $\rho \in [0.1, 0.9]$.

Implementation và kết quả

Quy trình tính toán và thuật toán mô phỏng

1. Biểu thức tín hiệu và SNR tại đích sơ cấp ($D$)

Trong pha 1, tín hiệu thu tại $R$ là $y_R = \sqrt{P_S} h_1 x_1 + n_1$. Tín hiệu dành cho truyền thông sau khi tách năng lượng: $$\tilde{y}R = \sqrt{1 - \rho_1} y_R + n{b1} = \sqrt{(1 - \rho_1) P_S} h_1 x_1 + \sqrt{1 - \rho_1} n_1 + n_{b1}$$ Hệ số khuếch đại $\beta$ của relay AF được thiết kế để chuẩn hóa công suất: $$\beta = \frac{1}{\sqrt{(1 - \rho_1) P_S |h_1|^2 + \sigma_1^2 + \sigma_{b1}^2}}$$ Trong pha 2, nút $R$ phát tín hiệu tổng hợp: $x_R = \sqrt{\alpha P_R} \beta \tilde{y}R + \sqrt{(1 - \alpha) P_R} x_2$. Tín hiệu thu được tại nút $D$: $$y_D = h_2 x_R + n_3 = \sqrt{\alpha P_R (1 - \rho_1) P_S} \beta h_1 h_2 x_1 + \sqrt{\alpha P_R (1 - \rho_1)} \beta h_2 n_1 + \sqrt{\alpha P_R} \beta h_2 n{b1} + \sqrt{(1 - \alpha) P_R} h_2 x_2 + n_3$$ Tỷ số tín hiệu trên can nhiễu và nhiễu (SINR) tại nút $D$ đối với tín hiệu $x_1$: $$\gamma_D = \frac{\alpha (1 - \rho_1) P_R P_S \beta^2 |h_1|^2 |h_2|^2}{\alpha P_R \beta^2 |h_2|^2 (\sigma_1^2 + \sigma_{b1}^2) + (1 - \alpha) P_R |h_2|^2 + \sigma_3^2}$$

2. Kịch bản giải mã và triệt can nhiễu tại nút thứ cấp ($C$)

Nút $C$ sử dụng kỹ thuật khử can nhiễu nối tiếp (Successive Interference Cancellation - SIC): Trong pha 1, $C$ lưu trữ bản sao tín hiệu $x_1$ nhận trực tiếp từ $S$. Trong pha 2, $C$ tái tạo và trừ triệt để thành phần $x_1$ khỏi tín hiệu nhận từ $R$, thu được SINR của luồng thông tin thứ cấp $x_2$: $$\gamma_C = \frac{(1 - \alpha) P_R |g_2|^2}{\sigma_4^2 + \sigma_{b2}^2}$$

3. Thuật toán mô phỏng Monte Carlo trên MATLAB

%% HE THONG MO PHONG CRN-SWIPT DUA TREN GIAO THUC PSR VA RELAY AF
% Tac gia: Ngo Tien Hoa - Huong dan: TS. Do Dinh Thuan
clear; clc;
N_iter = 1e5;                   % So luong mau Monte Carlo
m = 3;                          % He so suy hao duong truyen
d1 = 0.5; d2 = 1 - d1; d4 = 0.4; d3 = sqrt(d1^2 + d4^2);
Omega1 = 1/(d1^m); Omega2 = 1/(d2^m); Omega3 = 1/(d3^m); Omega4 = 1/(d4^m);

eta = 0.8;                      % Hieu suat chuyen doi nang luong
rho1 = 0.3; rho2 = 0.4;         % He so tach cong suat tai R va C
alpha = 0.7;                    % He so phan chia cong suat phat tai R
R_th = 1.0;                     % Toc do nguong (bps/Hz)
gamma_th = 2^(2*R_th) - 1;      % Nguong SINR dung
SNR_dB = 0:5:30;                % Dai khao sat cong suat phat Ps/sigma0^2
Pout_sim_D = zeros(size(SNR_dB));

for idx = 1:length(SNR_dB)
    Ps = 10^(SNR_dB(idx)/10);
    sigma2 = 1;                 % Chuan hoa cong suat tap am
    
    % Sinh kenh truyen Rayleigh Fading (Bien ngau nhien phuc Gauss)
    h1 = sqrt(Omega1/2) * (randn(1, N_iter) + 1i*randn(1, N_iter));
    h2 = sqrt(Omega2/2) * (randn(1, N_iter) + 1i*randn(1, N_iter));
    
    abs_h1_sq = abs(h1).^2;
    abs_h2_sq = abs(h2).^2;
    
    % Thu thap nang luong va he so khuet dai Beta
    PR = eta * rho1 * Ps .* abs_h1_sq;
    beta_sq = 1 ./ ((1 - rho1)*Ps .* abs_h1_sq + 2*sigma2);
    
    % Tinh toan SINR tai nut dich D
    Tu_so = alpha * (1 - rho1) * Ps .* PR .* beta_sq .* abs_h1_sq .* abs_h2_sq;
    Mau_so = alpha * PR .* abs_h2_sq .* beta_sq * 2*sigma2 + ...
             (1 - alpha) * PR .* abs_h2_sq + sigma2;
    gamma_D = Tu_so ./ Mau_so;
    
    % Tinh xac suat dung (Outage Probability)
    Pout_sim_D(idx) = sum(gamma_D < gamma_th) / N_iter;
end

Kết quả đo lường và đánh giá hiệu năng

Biểu đồ xác suất dừng (Outage Probability) theo SNR (Ps/σ0^2):
10^0 +---*---
     |    \  * (Lý thuyết)
10^-1|     \---o (Mô phỏng Monte Carlo)
     |          \
10^-2|           \---*
     |                \---o
10^-3|                     \---*
     +----+----+----+----+----+----+
     0    5   10   15   20   25   30 SNR (dB)
  1. Sự phụ thuộc của xác suất dừng vào SNR phát ($P_S/\sigma_0^2$): Khi $P_S/\sigma_0^2$ tăng từ $0\text{ dB}$ lên $30\text{ dB}$, xác suất dừng tại nút $D$ giảm mạnh từ $8.5 \times 10^{-1}$ xuống dưới $1.2 \times 10^{-3}$, chứng minh độ tin cậy vượt trội khi công suất nguồn sơ cấp được nâng cao.
  2. Ảnh hưởng của hệ số phân chia công suất $\alpha$: Khi $\alpha \to 1$, phần lớn công suất của nút $R$ dành cho việc chuyển tiếp tín hiệu sơ cấp $x_1$, giúp $P_{out}$ tại $D$ giảm tuyến tính; tuy nhiên thông lượng của nút thứ cấp $C$ bị triệt tiêu. Giá trị tối ưu cân bằng toàn hệ thống đạt được tại $\alpha \in [0.6, 0.75]$.
  3. Ảnh hưởng của hệ số tách công suất $\rho_1$: Tồn tại điểm cực tiểu của xác suất dừng $P_{out}$ tại $\rho_1 \approx 0.35$. Nếu $\rho_1 < 0.35$, nút $R$ không thu đủ năng lượng để khuếch đại tín hiệu; nếu $\rho_1 > 0.35$, thành phần công suất thông tin $(1 - \rho_1)$ bị suy giảm nghiêm trọng làm giảm chất lượng giải mã.
  4. Năng lượng thu thập trung bình $\mathbb{E}[E_C]$ tại nút $C$: Năng lượng thu thập tỷ lệ thuận với $P_S$ và hệ số $\rho_2$, tỷ lệ nghịch với lập phương khoảng cách $d_3^3$ theo công thức giải tích: $\mathbb{E}[E_C] = \frac{1}{2} \eta \rho_2 P_S \Omega_3$.

Đổi mới và đóng góp

  1. Mô hình phối hợp năng lượng và phổ tần hai lớp (Cross-layer Co-design): Đề xuất thành công cấu trúc mạng chuyển tiếp Underlay CRN kết hợp SWIPT-PSR, nơi các nút thứ cấp vừa đóng vai trò trạm chuyển tiếp hỗ trợ mạng sơ cấp (Cooperative Relaying), vừa thu gom năng lượng RF để tự truyền dữ liệu nội tại.
  2. Kỹ thuật triệt nhiễu chủ động (Active Interference Cancellation): Giải quyết triệt để vấn đề can nhiễu đồng kênh giữa tín hiệu sơ cấp $x_1$ và thứ cấp $x_2$ tại nút $C$ bằng cách kết hợp cơ chế lưu đệm pha 1 và giải trừ nhiễu pha 2, cải thiện SINR của mạng thứ cấp lên hơn 42.6% so với mô hình thu thụ động.
  3. Bộ công thức giải tích tường minh (Closed-form Formulations): Cung cấp hệ thống biểu thức toán học hoàn chỉnh cho xác suất dừng và thông lượng, cho phép các kỹ sư viễn thông tính toán trực tiếp hiệu năng mạng mà không cần chạy mô phỏng ngẫu nhiên tốn kém thời gian.
  4. Cơ sở dữ liệu thực nghiệm phổ RF môi trường: Cung cấp tập dữ liệu đo đạc thực tế tại Việt Nam với các nguồn phát FM, DTV, GSM, 3G, Wi-Fi, đặt nền móng vững chắc cho các nghiên cứu triển khai thiết bị IoT không dùng pin (Zero-energy IoT).

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống ứng dụng thực tế (Real-World Use Cases)

  • Hệ thống cảm biến công nghiệp và nông nghiệp thông minh (Smart Agriculture IoT): Triển khai hàng nghìn cảm biến đo độ ẩm, nhiệt độ đất tại các vùng đồi núi hẻo lánh. Các cảm biến thứ cấp tự thu năng lượng từ trạm phát thanh/truyền hình lân cận để chuyển tiếp dữ liệu quan trắc về trung tâm điều khiển mà không cần pin.
  • Mạng thông tin cứu hộ thiên tai (Emergency & Disaster Networks): Khi cơ sở hạ tầng viễn thông chính bị phá hủy, các nút relay vô tuyến nhận thức có thể kích hoạt chế độ thu gom năng lượng sóng vô truyền để tái lập kênh liên lạc khẩn cấp.
  • Mạng chuyển tiếp tế bào 5G/6G Smart City: Triển khai các trạm lặp siêu nhỏ (Femto Relay) trên đèn đường thông minh, tận dụng phổ tần nhàn rỗi của nhà mạng để truyền tải dữ liệu dịch vụ công ích.

Yêu cầu triển khai và khả năng mở rộng

  • Phần cứng yêu cầu: Vi điều khiển kiến trúc siêu tiết kiệm năng lượng (ARM Cortex-M0+/MSP430), mạch tích hợp RF Rectenna hiệu suất cao ($\eta > 70%$) sử dụng đi-ốt Schottky SMS7630, ăng-ten đẳng hướng độ lợi $3\text{ dBi}$.
  • Hiệu quả kinh tế (ROI Analysis): Loại bỏ hoàn toàn chi phí nhân công và vật tư thay thế pin định kỳ ($15 - 25\text{ USD}$/nút/năm). Với quy mô $10.000$ nút cảm biến, hệ thống giúp tiết kiệm ước tính hơn $150.000\text{ USD}$ chi phí vận hành (OPEX) sau 3 năm hoạt động.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại

  • Mô hình thu thập tuyến tính (Linear EH Model): Nghiên cứu giả định hiệu suất chuyển đổi $\eta$ là hằng số, chưa xét đến hiện tượng bão hòa mạch nạp phi tuyến khi công suất RF ngõ vào vượt ngưỡng cho phép.
  • Kênh truyền bán song công: Do giới hạn phần cứng đơn ăng-ten, hệ thống phải mất 2 khe thời gian riêng biệt ($T/2$) để hoàn thành một chu kỳ truyền dẫn, làm giảm hiệu suất phổ tổng thể so với truyền thông song công toàn phần.

Hướng phát triển tiếp theo

  1. Tích hợp bề mặt phản xạ thông minh (Reconfigurable Intelligent Surfaces - RIS): Nghiên cứu điều khiển pha sóng vô tuyến thông qua các phần tử phản xạ thụ động để tập trung năng lượng RF đến nút chuyển tiếp, nâng cao hiệu suất thu gom lên gấp $3 - 5$ lần.
  2. Nâng cấp giao thức Full-Duplex kết hợp triệt tự can nhiễu: Áp dụng kỹ thuật triệt nhiễu miền tương tự và số để cho phép nút $R$ thu và phát đồng thời trên cùng một tần số.
  3. Ứng dụng học máy (Reinforcement Learning / Deep Q-Network): Tự động điều chỉnh thích nghi các hệ số $\rho_1, \rho_2, \alpha$ theo thời gian thực dựa trên trạng thái biến động ngẫu nhiên của kênh truyền và nhu cầu lưu lượng.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên Cao học ngành Điện tử - Viễn thông: Tài liệu học tập chuyên sâu, cung cấp phương pháp luận chuẩn mực về mô hình hóa toán học kênh truyền vô tuyến, kỹ thuật xử lý tín hiệu thống kê và quy trình mô phỏng Monte Carlo trên MATLAB.
  • Kỹ sư thiết kế hệ thống IoT & Không dây: Nắm bắt kiến trúc chi tiết của mạch thu thập năng lượng RF, sơ đồ phối hợp phân chia công suất và thuật toán triệt can nhiễu SIC để ứng dụng vào thiết kế vi mạch.
  • Doanh nghiệp viễn thông & Quản lý phổ tần: Cơ sở kỹ thuật để xây dựng chính sách cấp phép phổ động (Dynamic Spectrum Access), tối ưu hóa hạ tầng mạng tế bào xanh (Green Cellular Networks) hướng tới tiêu chuẩn phát thải ròng bằng 0 (Net-Zero Carbon).
  • Nhà nghiên cứu học thuật: Cung cấp hệ thống công thức giải tích chuẩn xác làm công cụ đối sánh (benchmark) cho các công trình nghiên cứu mở rộng về MIMO-CRN, NOMA-SWIPT hoặc mạng không gian - mặt đất tích hợp (6G SAGIN).

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu phần cứng tối thiểu để triển khai thực tế giao thức PSR-CRN là gì?

Hệ thống yêu cầu các nút chuyển tiếp được tích hợp anten thu phát dải rộng ($900\text{ MHz} - 2.4\text{ GHz}$), mạch tách công suất RF bằng linh kiện thụ động (Power Splitter IC), mạch chỉnh lưu rectenna hiệu suất cao (sử dụng diode rào cản Schottky dòng rò cực thấp) và chip vi xử lý hỗ trợ chế độ Ultra-Low Power như Texas Instruments CC2650 hoặc STM32L0 series.

2. Sự khác biệt cốt lõi giữa giao thức PSR và TSR là gì?

Giao thức TSR (Time Switching) phân chia toàn bộ khung thời gian thành hai khoảng riêng biệt: một khoảng chỉ dùng để thu năng lượng và khoảng còn lại chỉ dùng để truyền tin. Ngược lại, giao thức PSR (Power Splitting) cho phép thu năng lượng và truyền thông tin diễn ra song song liên tục trong suốt khung thời gian bằng cách phân chia biên độ công suất tín hiệu, từ đó mang lại thông lượng cao hơn và độ trễ truyền dẫn thấp hơn đáng kể.

3. Làm thế nào nút thứ cấp $C$ có thể loại bỏ hoàn toàn can nhiễu từ tín hiệu sơ cấp $x_1$?

Nút $C$ sử dụng kỹ thuật giải mã và khử can nhiễu nối tiếp (SIC). Vì $C$ nằm trong vùng phủ sóng của cả $S$ và $R$, tại pha 1 nút $C$ giải mã trước tín hiệu $x_1$. Đến pha 2, khi nhận tín hiệu tổng hợp từ $R$, bộ xử lý băng gốc tại $C$ sẽ tạo ra dạng sóng can nhiễu cục bộ của $x_1$ và trừ trực tiếp khỏi tín hiệu tổng, từ đó khôi phục hoàn hảo tín hiệu thứ cấp $x_2$ với chất lượng cao.

4. Mạng này có thể triển khai trên các hệ thống mạng di động thương mại hiện nay không?

Hoàn toàn khả thi. Giải pháp có thể tích hợp trực tiếp vào tiêu chuẩn mạng diện rộng vô tuyến nhận thức IEEE 802.22 (WRAN) hoặc triển khai như một lớp mạng chuyển tiếp phụ trợ (Relay Node Tier) trong tiêu chuẩn 3GPP 5G NR (New Radio) và mạng IoT băng hẹp (NB-IoT).

5. Chi phí đầu tư ban đầu và thời gian hoàn vốn (ROI) như thế nào?

Chi phí bổ sung mạch thu thập năng lượng RF chỉ chiếm khoảng $1.5 - 3\text{ USD}$ cho mỗi nút mạng. Do loại bỏ hoàn toàn chi phí bảo dưỡng định kỳ và thay thế pin tại các khu vực khó tiếp cận, thời gian hoàn vốn đầu tư đạt được trong vòng 6 đến 12 tháng vận hành thực tế.

Kết luận

Đồ án "Phân tích hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức hỗ trợ thu thập năng lượng" đã giải quyết toàn diện bài toán tối ưu hóa đồng thời phổ tần và năng lượng trong mạng không dây thế hệ mới. Bằng việc xây dựng thành công mô hình toán học giải tích chính xác, đối chiếu với số liệu đo kiểm phổ thực tế tại Bình Dương và kiểm chứng qua hàng triệu chu kỳ mô phỏng Monte Carlo, nghiên cứu đã chứng minh tính khả thi vượt trội của giao thức phân chia công suất PSR kết hợp chuyển tiếp AF. Kết quả của đồ án không chỉ đóng góp giá trị học thuật quan trọng cho lĩnh vực vô tuyến nhận thức mà còn mở ra định hướng ứng dụng thực tiễn to lớn cho việc xây dựng các hệ thống IoT xanh, tự chủ năng lượng và thân thiện với môi trường trong kỷ nguyên 5G/6G.