Phân Tích và Mô Phỏng Xác Suất Dừng Bảo Mật Của Hệ Thống NOMA Được Hỗ Trợ Bởi RIS

Đồ án tốt nghiệp phân tích và mô phỏng xác suất dừng bảo mật của hệ thống NOMA hỗ trợ bởi RIS, cung cấp cái nhìn sâu sắc về công nghệ mới.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2024

52
6
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Giới thiệu tình hình nghiên cứu hiện nay

1.2. Mục tiêu của đề tài

1.3. Đối tượng nghiên cứu

1.4. Phạm vi nghiên cứu

1.5. Phương pháp nghiên cứu

1.6. Bố cục trình bày đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Hệ thống đa truy cập không trực giao NOMA

2.1.1. NOMA ghép kênh theo miền công suất (PDM-NOMA)

2.1.2. NOMA ghép kênh theo miền mã (CDM-NOMA)

2.1.3. Phân tích đặc điểm hệ thống NOMA

2.2. Kỹ thuật SIC trong hệ thống NOMA

2.3. So sánh giữa NOMA và OMA

2.4. Mặt phản xạ thông minh có thể tái cấu hình (RIS)

2.5. Hệ thống NOMA được tích hợp công nghệ RIS

2.6. Hiện tượng Fading Rayleigh

3. CHƯƠNG 3: NỘI DUNG THỰC HIỆN

3.1. Mô hình kênh và hệ thống

3.2. Phân tích hiệu suất bảo mật SOP

3.2.1. Phân tích xác suất dừng bảo mật SOP

3.2.2. Phân tích xác suất dừng bảo mật SOP tiệm cận

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN

4.1. Các thông số mô phỏng và một số lưu đồ giải thuật chính

4.2. Mô phỏng và phân tích SOP cho số lượng thành phần phản xạ N khác nhau

4.2.1. Lưu đồ giải thuật và thiết lập các thông số

4.2.2. Kết quả thực hiện

4.3. Phân tích SOP cho các giá trị 𝛾̅𝑆𝐸 và R khác nhau

4.3.1. Lưu đồ giải thuật và thiết lập các thông số

4.3.2. Kết quả thực hiện

4.4. Phân tích SOP cho số cặp người dùng M khác nhau

4.4.1. Lưu đồ giải thuật và thiết lập các thông số

4.4.2. Kết quả thực hiện

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.2. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Phân Tích và Mô Phỏng Xác Suất Dừng Bảo Mật NOMA

Đề tài này tập trung vào việc phân tích và mô phỏng xác suất dừng bảo mật (SOP) trong hệ thống NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) được hỗ trợ bởi RIS (Reconfigurable Intelligent Surface). NOMA là một công nghệ tiên tiến trong mạng di động 5G, cho phép nhiều người dùng chia sẻ cùng một kênh truyền thông. Việc tích hợp RIS vào hệ thống NOMA hứa hẹn sẽ cải thiện hiệu suất bảo mật và khả năng kết nối. Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà RIS có thể ảnh hưởng đến bảo mật trong truyền thông không dây.

1.1. Tình hình nghiên cứu hiện nay về NOMA và RIS

Nghiên cứu hiện nay cho thấy NOMA đang trở thành một giải pháp quan trọng cho sự gia tăng số lượng thiết bị di động. Công nghệ RIS cũng đang được phát triển mạnh mẽ, giúp tối ưu hóa môi trường truyền thông. Sự kết hợp giữa NOMA và RIS có thể tạo ra những bước tiến mới trong lĩnh vực truyền thông không dây.

1.2. Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu

Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích xác suất dừng bảo mật trong hệ thống NOMA hỗ trợ bởi RIS. Đối tượng nghiên cứu bao gồm các yếu tố như số lượng người dùng, tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) và số lượng phần tử phản xạ của RIS.

II. Vấn đề và Thách thức trong Bảo Mật Hệ Thống NOMA

Bảo mật trong hệ thống NOMA là một thách thức lớn, đặc biệt khi có sự hiện diện của thiết bị nghe lén. Việc đảm bảo rằng thông tin bí mật không bị rò rỉ là rất quan trọng. Các yếu tố như số lượng người dùng và công suất phát có thể ảnh hưởng đến khả năng bảo mật của hệ thống. Nghiên cứu này sẽ chỉ ra những vấn đề chính và thách thức mà hệ thống NOMA phải đối mặt.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến bảo mật trong NOMA

Các yếu tố như tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) và số lượng người dùng có thể tác động lớn đến khả năng bảo mật. Nghiên cứu sẽ phân tích cách mà những yếu tố này ảnh hưởng đến xác suất dừng bảo mật trong hệ thống.

2.2. Thách thức từ thiết bị nghe lén

Thiết bị nghe lén có thể tận dụng lợi thế của RIS để thu thập thông tin. Nghiên cứu sẽ xem xét các phương pháp để giảm thiểu rủi ro từ thiết bị nghe lén và cải thiện bảo mật cho hệ thống NOMA.

III. Phương pháp Phân Tích Xác Suất Dừng Bảo Mật trong NOMA

Nghiên cứu sử dụng mô hình toán học để phân tích xác suất dừng bảo mật (SOP) trong hệ thống NOMA hỗ trợ bởi RIS. Các phương pháp phân tích sẽ được áp dụng để đánh giá hiệu suất bảo mật của hệ thống. Mô phỏng MATLAB cũng sẽ được sử dụng để kiểm tra tính chính xác của các kết quả phân tích.

3.1. Mô hình toán học cho SOP trong NOMA

Mô hình toán học sẽ được xây dựng để tính toán xác suất dừng bảo mật trong hệ thống NOMA. Các biến số như công suất phát và tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu sẽ được đưa vào mô hình để phân tích.

3.2. Sử dụng MATLAB để mô phỏng và phân tích

Phần mềm MATLAB sẽ được sử dụng để mô phỏng các kịch bản khác nhau trong hệ thống NOMA. Kết quả từ mô phỏng sẽ giúp xác minh các phân tích lý thuyết và cung cấp cái nhìn thực tế về hiệu suất bảo mật.

IV. Kết quả Nghiên cứu và Ứng dụng Thực tiễn của NOMA với RIS

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc sử dụng RIS có thể cải thiện đáng kể hiệu suất bảo mật trong hệ thống NOMA. Các thông số như số lượng phần tử phản xạ và tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu sẽ được phân tích để đưa ra các khuyến nghị cho việc triển khai thực tế. Nghiên cứu cũng sẽ chỉ ra các ứng dụng tiềm năng của hệ thống NOMA hỗ trợ bởi RIS trong các mạng truyền thông không dây.

4.1. Phân tích kết quả mô phỏng SOP

Kết quả từ mô phỏng cho thấy rằng việc tăng số lượng phần tử phản xạ trên RIS có thể cải thiện hiệu suất bảo mật. Tuy nhiên, cũng có những trường hợp mà hiệu suất bảo mật bị giảm sút do thiết bị nghe lén.

4.2. Ứng dụng thực tiễn của NOMA và RIS

Hệ thống NOMA hỗ trợ bởi RIS có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như truyền thông di động, IoT và các ứng dụng thông minh khác. Nghiên cứu sẽ đề xuất các hướng đi cho việc triển khai công nghệ này trong thực tế.

V. Kết luận và Hướng phát triển tương lai cho NOMA với RIS

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tích hợp RIS vào hệ thống NOMA có thể cải thiện hiệu suất bảo mật. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần phải giải quyết. Hướng phát triển tương lai sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa các thông số hệ thống và nghiên cứu sâu hơn về các phương pháp bảo mật mới.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng RIS có thể cải thiện hiệu suất bảo mật trong hệ thống NOMA. Tuy nhiên, cần phải xem xét các yếu tố khác nhau để đạt được hiệu quả tối ưu.

5.2. Đề xuất hướng phát triển trong tương lai

Hướng phát triển tương lai sẽ bao gồm việc nghiên cứu các công nghệ mới và cải tiến mô hình bảo mật trong hệ thống NOMA. Các nghiên cứu tiếp theo cũng nên xem xét các ứng dụng thực tiễn của công nghệ này.

10/07/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Tổng quan Chương này giới thiệu tình hình, mục tiêu, đối tượng, nhiệm vụ, phương pháp nghiên cứu và trình bày bố cục của đồ án. Cơ sở lý thuyết Chương này trình bày các kiến thức và lý thuyết quan trọng liên quan đến đề tài. Nội dung thực hiện Chương này trình bày về các mô hình toán học, các công thức phân tích xác suất bảo mật SOP của hệ thống NOMA được hỗ trợ bởi RIS.

Kết quả thực hiện Chương này trình bày về kết quả phân tích trên phần mềm MATLAB và đánh giá, kết luận của nhóm dựa trên mô hình toán học đã xây dựng • Chương 5. Kết luận và hướng phát triển Chương này trình bày về những kết luận chung và đưa ra các đề xuất phát triển. 4 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Hệ thống đa truy cập không trực giao NOMA Là một trong những kỹ thuật đầy hứa hẹn để đáp ứng những nhu cầu về sự gia tăng số lượng thiết bị giao tiếp không dây, đa truy cập phi trực giao (NOMA) đã được tích cực nghiên cứu trong những năm gần đây [2]. NOMA có nhiều lợi ích, như việc cung cấp cho người dùng cùng một mã hoặc tần số với sự khác nhau về các mức công suất phát trong cùng một thời gian.

Thêm vào đó, NOMA cũng có khả năng tương thích với những công nghệ khác, dễ dàng hợp nhất vào các hệ thống không dây hiện tại và tiềm năng trong tương lai. So với các công nghệ đa truy cập trực giao (OMA) thông thường, NOMA cung cấp đồng thời cho nhiều người dùng bằng cách ghép kênh theo miền công suất, điều này có thể đáng kể trong việc cải thiện hiệu quả sử dụng phổ tần. Có hai loại phương pháp NOMA chính phổ biến ở hiện tại: NOMA ghép kênh theo miền công suất (PDM-NOMA) và NOMA ghép kênh theo miền mã (CDM-NOMA) [3].1 NOMA ghép kênh theo miền công suất (PDM-NOMA) PDM-NOMA là một phương pháp ghép kênh trong NOMA mà không chia tài nguyên tần số thành các miền tần số khác nhau, thay vào đó, người dùng yếu và người dùng mạnh trong hệ thống được phân biệt với nhau dựa trên mức công suất truyền tải khác nhau. Người dùng yếu sử dụng mức công suất thấp hơn để truyền thông, ngược lại, người dùng mạnh sẽ sử dụng mức công suất cao hơn.

Phương pháp PDM-NOMA tận dụng khác biệt công suất truyền tải để tăng hiệu suất truyền thông, cho phép các người dùng với tín hiệu yếu hơn vẫn có thể truy cập vào mạng một cách hiệu quả, giúp cải thiện khả năng phân bổ tài nguyên tần số và tăng cường hiệu suất hệ thống. Người dùng yếu có thể nhận tín hiệu từ người dùng mạnh và trạm cơ sở cùng một lúc. Việc giải mã tín hiệu tại người dùng yếu thường yêu cầu sử dụng kỹ thuật giải mã nâng cao như giải mã trực tiếp hoặc hủy nhiễu. Phương pháp PDM-NOMA được coi là một công nghệ quan trọng để đáp ứng yêu cầu ngày càng tăng về tốc độ dữ liệu và dung lượng mạng.

PDM-NOMA phát huy ưu điểm trong việc tăng khả năng kết nối và hiệu suất truyền thông trong mạng di động so với các phương pháp truy cập đa người dùng truyền thống, nó được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống di động tiên tiến như 5G.2 NOMA ghép kênh theo miền mã (CDM-NOMA) Không sử dụng công suất truyền tải khác nhau như PDM-NOMA, CDM-NOMA sử dụng các mã riêng biệt cho mỗi người dùng. Mỗi người dùng trong CDM-NOMA được gán một mã duy nhất để mã hóa tín hiệu truyền đi, mã này có thể là các mã truyền thống như mã Walsh, mã Spreading, mã Gold hoặc mã mã hóa tùy chỉnh. Mục đích của việc sử dụng các mã này là tạo ra sự không trực giao giữa các tín hiệu từ các người dùng khác nhau. Khi tín hiệu đến trạm cơ sở, trạm cơ sở sẽ sử dụng kỹ thuật giải mã phù hợp để phân giải tín hiệu từng người dùng.

Phương pháp CDM-NOMA đã được nghiên cứu và áp dụng trong các hệ thống truyền thông không dây tiên tiến như 5G. CDM-NOMA cho phép nhiều người dùng truyền thông đồng thời trên cùng một tài nguyên tần số mà không cần phải chồng lên nhau, tăng hiệu suất truyền thông và khả năng kết nối của mạng.3 Phân tích đặc điểm hệ thống NOMA Để tối ưu hiệu quả sử dụng phổ, NOMA sử dụng kỹ thuật mã hóa xếp chồng tại máy phát và áp dụng kỹ thuật khử nhiễu liên tiếp SIC (Successive Interference Cancellation) tại máy thu để triệt tiêu các tín hiệu nhiễu. NOMA tiến hành truyền thông không trực giao tại các thiết bị kết nối, thực hiện đưa vào các thông tin nhiễu, sau đó giải điều chế chúng để phát hiện cũng như triệt nhiễu nhiều người dùng nhằm đảm bảo chất lượng truyền thông [4]. 1: Hệ thống NOMA hai người dùng đường xuống miền công suất 6 Xem xét Hình 2.1, ta thấy hệ thống đơn giản của NOMA bao gồm: 1 Trạm gốc (BS), Người dùng 1 (𝑈𝑛 ) và Người dùng 2 (𝑈𝑓 ); trong đó 𝑈𝑛 gần trạm gốc hơn so với 𝑈𝑓.

Gọi 𝑃𝑇 là tổng công suất phát của BS, 𝑥𝑛 và 𝑥𝑓 là hai tín hiệu mà hệ thống phải truyền cùng lúc đến 𝑈𝑛 và 𝑈𝑓 với cùng một tài nguyên vô tuyến, khi đó 𝑃𝑇 = 𝑃𝑛 + 𝑃𝑓. Trong đó, 𝑃𝑛 và 𝑃𝑓 lần lượt là công suất được trạm gốc phân bổ cho 𝑈𝑛 và 𝑈𝑓 và theo nguyên tắc phân bổ công suất thì 𝑃𝑛 < 𝑃𝑓 phải được thỏa mãn. Càng xa trạm gốc, người dùng sẽ nhận được phân bổ nhiều công suất lớn hơn và ngược lại, hay nói cách khác là lượng công suất người dùng được phân bổ và khoảng cách từ người dùng đó tới trạm gốc sẽ tỉ lệ thuận với nhau. Hệ số phân bổ công suất 𝛼𝑛 cho 𝑈𝑛 và 𝛼𝑓 cho 𝑈𝑓 , thỏa mãn 𝛼𝑛 + 𝛼𝑓 = 1, hệ số này được xác 𝑃𝑖 định khi 𝛼𝑖 = với 𝑖 = {n, f}.

Do đó, tín hiệu mã hóa xếp chồng từ trạm gốc đến hai người 𝑃𝑇 dùng được viết là [4]: 𝑥 = √𝑃𝑇 (√𝛼𝑛 𝑥𝑛 + √𝛼𝑓 𝑥𝑓 ) (2.1) Tín hiệu nhận được ở bất kỳ người dùng 𝑖 nào khi qua kênh Rayleigh fading và bị ảnh hưởng bởi nhiễu AWGN được mô tả là: 𝑦𝑖 = ℎ𝑖 𝑥 + 𝑤𝑖 (2.2) Trong công thức trên, ℎ𝑖 là hệ số kênh Rayleigh fading ở người dùng 𝑖 và 𝑤𝑖 ~𝐶𝑁 (0; 𝜎𝑖2 ) là nhiễu AWGN của người dùng thứ 𝑖 tuân theo phân phối Gaussian, có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai là 𝜎𝑖2 , với 𝑖 = {n, f}. Do 𝑈𝑛 gần trạm gốc hơn nên được phân bổ công suất thấp hơn 𝑈𝑓 và cũng sẽ có ít nhiễu hơn. Chính vì thế, 𝑈𝑛 coi tín hiệu của 𝑈𝑓 là nhiễu, tín hiệu nhiễu này cần phải được loại bỏ bằng kỹ thuật SIC. Hệ thống NOMA cũng kèm theo đấy những điểm hạn chế như: NOMA làm hạn chế số lượng cặp người dùng có thể kết nối hiệu quả dẫn đến việc giảm mức tăng tổng tỷ lệ của NOMA do có sự chênh lệch chất lượng kết nối giữa người dùng mạnh và yếu trong hệ thống.

Các người dùng phải trả về thông tin về độ lợi kênh của họ cho trạm gốc, tuy nhiên, NOMA có khả năng bị lỗi khi tính toán các độ lợi này và sẽ giải mã thông tin của chính 7 mình sau khi đã giải mã cho các người dùng có chất lượng kết nối kênh kém hơn. Khi đấy độ phức tạp và năng lượng tiêu thụ sẽ lớn hơn so với OMA. Khi xảy ra lỗi trong quá trình khử nhiễu SIC, việc giải mã các thông tin của tất cả các người dùng khác có thể bị ảnh hưởng và thực hiện sai. Hệ thống NOMA ứng dụng trong những kỹ thuật của mạng thông tin di động 5G nói riêng và các mạng thông tin di động tương lai nói chung và đem lại sự công bằng cũng như dung lượng nổi trội hơn so với OMA.2 Kỹ thuật SIC trong hệ thống NOMA Để giải mã nhiều gói dữ liệu đi đến cùng lúc trong truyền dữ liệu không dây, tại máy thu, người ta sử dụng kỹ thuật SIC.

Sự đi đến cùng lúc trong một hệ thống thông thường của nhiều gói có thể dẫn đến xung đột, nhưng với kỹ thuật SIC áp dụng trên thiết bị thu, tín hiệu được giải mã hiệu quả hơn và tránh được sự xung đột đó [4]. SIC hoạt động dựa trên ý tưởng căn bản là giải mã tín hiệu của người dùng một cách liên tiếp, kỹ thuật SIC xem tín hiệu những người dùng khác là nhiễu và ưu tiên giải mã tín hiệu người dùng có mức tín hiệu lớn nhất trước. Sau khi giải mã thông tin của một người dùng, tín hiệu này sẽ bị tách bỏ ra khỏi tín hiệu hỗn hợp trước khi tiến hành giải mã thông tin của người dùng kế tiếp. Để tín hiệu mong muốn có thể giải mã hoàn toàn thì quá trình trên phải được lặp đi lặp lại.

Bằng phương pháp này, mỗi người dùng sẽ được lọc bỏ hiệu quả các nhiễu từ tín hiệu của các người dùng khác được giải mã sau người dùng đó. Kỹ thuật SIC có hai loại: SIC hoàn hảo và SIC không hoàn hảo. Trong khi thực hiện SIC, xác định thứ tự giải mã được xem là điều quan trọng nhất, điều đầu tiên, người dùng nào có khoảng cách gần trạm gốc hơn sẽ thực hiện tính toán các dữ liệu thu được ở người dùng có khoảng cách xa trạm gốc hơn, sai sót trong quá trình tính toán này sẽ ảnh hưởng đến việc giải mã thông tin của người dùng gần. Nghĩa là, việc giải mã của người dùng gần phải chính xác các thông tin của người dùng xa và cả thông tin của chính mình, mọi phát sinh lỗi trong quá trình giải mã thông tin của người dùng xa hoặc của chính người dùng gần thì hiệu năng của hệ thống đều sẽ bị ảnh hưởng [4].

2: Sơ đồ mô tả quá trình giải mã SIC cho hai người dùng trong hệ thống NOMA Xem xét Hình 2. 2, quá trình thực hiện SIC được giải thích như sau: Ở người dùng xa (𝑈𝑓 ) được phân bổ công suất lớn hơn do ở xa BS. Vì vậy, người dùng xa thu được tín hiệu chưa bị mã hóa của chính mình bằng cách giải mã trực tiếp tín hiệu nhận được. Ngược lại với 𝑈𝑓 , người dùng gần (𝑈𝑛 ) được BS phân bổ nhỏ hơn về công suất nên xem tín hiệu của 𝑈𝑓 là nhiễu.

Để loại bỏ nhiễu này, 𝑈𝑛 phải thực hiện kỹ thuật SIC trước khi giải mã để thu được dữ liệu của chính mình. Trong trường hợp SIC hoàn hảo, 𝑈𝑛 có thể hoàn toàn loại bỏ nhiễu từ 𝑈𝑓 và giải mã chính xác tín hiệu của mình.

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