Luận Văn Thạc Sĩ: Phân Tích Xác Suất Dừng và Thông Lượng của Mạng Vô Tuyến Nhận Thức

Luận văn thạc sĩ HCMUTE phân tích xác suất dừng và thông lượng mạng vô tuyến nhận thức với thu thập năng lượng, cung cấp cái nhìn sâu sắc về công nghệ.

• Tác giả: Trương Minh Đông
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Ngọc Sơn
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử
• Đề tài: Phân Tích Xác Suất Dừng và Thông Lượng Mạng Vô Tuyến Nhận Thức với Năng Lượng Tái Tạo
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LÝ LỊCH KHOA HỌC
• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan chung
• 1.2. Tình hình nghiên cứu đề tài
• 1.3. Mục tiêu của đề tài
• 1.4. Nhiệm vụ và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Đóng góp chính của luận văn
• 1.6. Phương pháp nghiên cứu
• 1.7. Bố cục của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Kênh truyền vô tuyến
• 2.2. Các mô hình kênh truyền cơ bản
• 2.3. Kênh truyền thông thường
• 2.4. Vô tuyến nhận thức
• 2.4.1. Khái niệm chung
• 2.4.2. Mô hình trong vô tuyến nhận thức
• 2.5. Truyền thông vô tuyến nhận thức hợp tác mô hình Interweave
• 2.6. Truyền thông vô tuyến nhận thức hợp tác mô hình Overlay
• 2.7. Truyền thông vô tuyến nhận thức hợp tác mô hình Underlay
• 2.8. Truyền thông cộng tác
• 2.9. Kỹ thuật chuyển tiếp
• 2.10. Ưu, nhược điểm của truyền thông cộng tác
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC DẠNG NỀN
• 3.1. Mô hình hệ thống
• 3.2. Truyền dạng Delay-sensitive
• 3.3. Truyền dạng Delay – Tolerant
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Mô phỏng xác suất dừng theo PI với ngưỡng ràng buộc γ th
• 4.2. Kết quả mô phỏng
• 4.3. Truyền kiểu Delay-sensitive
• 4.4. Mô phỏng thông lượng với kiểu truyền Delay-Sensitive
• 4.5. Kết quả mô phỏng
• 4.6. Truyền kiểu Delay – Tolerant
• 4.7. Kết quả mô phỏng
• 4.8. Mô phỏng xác suất dừng theo PPUtx
• 4.9. Kết quả mô phỏng
• 4.10. Mô phỏng xác suất dừng theo PPU khi ngưỡng ràng buộc PI thay đổi
• 4.11. Mô phỏng thông lượng theo hàm PPU với hai dạng truyền Delay-Tolerant tx và Delay-Sensitive
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
• 5.1. Hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan

Trong những năm gần đây, mạng vô tuyến nhận thức đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu sử dụng phổ tần ngày càng tăng. Khái niệm xác suất dừng được áp dụng để đánh giá hiệu suất của các mạng này, giúp xác định khả năng hoạt động của các nút trong mạng khi có sự can thiệp từ các người dùng sơ cấp. Luận văn này tập trung vào việc phân tích thông lượng mạng trong các điều kiện khác nhau, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu hóa cho việc sử dụng năng lượng trong mạng vô tuyến nhận thức. Theo đó, việc thu thập năng lượng từ môi trường xung quanh thông qua các phương pháp như năng lượng tái tạo sẽ được xem xét kỹ lưỡng.

1.1. Tình hình nghiên cứu đề tài

Nghiên cứu về mạng vô tuyến nhận thức đã được thực hiện từ những năm 90 của thế kỷ 20, với nhiều công trình tập trung vào việc tối ưu hóa việc sử dụng phổ tần. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc kết hợp giữa thu thập năng lượng và truyền thông hợp tác có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mạng. Đặc biệt, việc áp dụng các mô hình như mô hình dạng nền (underlay) cho phép các nút thứ cấp có thể hoạt động đồng thời với các nút sơ cấp mà không gây ra can thiệp lớn. Điều này mở ra hướng nghiên cứu mới cho việc phát triển các giao thức thu thập năng lượng hiệu quả hơn trong các mạng vô tuyến nhận thức.

II. Cơ sở lý thuyết

Chương này trình bày các khái niệm cơ bản liên quan đến mạng vô tuyến nhận thức và xác suất dừng. Kênh truyền vô tuyến là một yếu tố quan trọng trong việc xác định hiệu suất của mạng. Các mô hình kênh truyền cơ bản như Rayleigh fading và Ricean fading sẽ được phân tích để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của chúng đến thông lượng mạng. Ngoài ra, các khái niệm về truyền thông hợp tác và các kỹ thuật như chuyển tiếp cũng sẽ được đề cập, nhằm làm rõ cách thức hoạt động của các nút trong mạng vô tuyến nhận thức. Việc hiểu rõ các yếu tố này sẽ giúp xây dựng mô hình phân tích chính xác hơn cho nghiên cứu.

2.1. Mô hình kênh truyền

Mô hình kênh truyền là nền tảng để phân tích hiệu suất của mạng vô tuyến nhận thức. Các mô hình như kênh truyền thông thường và kênh truyền vô tuyến nhận thức sẽ được so sánh để xác định ưu nhược điểm của từng loại. Đặc biệt, mô hình truyền thông hợp tác sẽ được xem xét kỹ lưỡng, với các kỹ thuật như Amplify-and-Forward (AF) và Decode-and-Forward (DF) được phân tích để hiểu rõ hơn về cách thức truyền thông trong mạng. Những yếu tố này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến xác suất dừng và thông lượng mạng, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu cho việc thiết kế mạng.

III. Mô hình mạng vô tuyến nhận thức dạng nền

Mô hình mạng vô tuyến nhận thức dạng nền được xây dựng dựa trên các nguyên lý cơ bản của truyền thông hợp tác và thu thập năng lượng. Trong mô hình này, các nút thứ cấp có thể thu thập năng lượng từ các tín hiệu RF trong khi vẫn duy trì khả năng truyền thông tin. Việc phân tích xác suất dừng trong mô hình này sẽ giúp đánh giá hiệu suất của mạng trong các điều kiện khác nhau. Các yếu tố như công suất phát và can nhiễu từ các nút sơ cấp sẽ được xem xét để xác định ảnh hưởng của chúng đến khả năng hoạt động của mạng. Mô hình này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của mạng mà còn cung cấp cơ sở cho việc phát triển các giao thức thu thập năng lượng hiệu quả.

3.1. Mô hình hệ thống

Mô hình hệ thống được xây dựng dựa trên các yếu tố như công suất truyền cực đại và ảnh hưởng can nhiễu từ các nút sơ cấp. Việc xác định các thông số này là rất quan trọng để đảm bảo rằng các nút thứ cấp có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường có nhiều can thiệp. Mô hình này sẽ được sử dụng để thực hiện các mô phỏng nhằm đánh giá hiệu suất của mạng trong các điều kiện khác nhau. Kết quả từ các mô phỏng này sẽ cung cấp thông tin quý giá cho việc tối ưu hóa thiết kế mạng và phát triển các giao thức thu thập năng lượng.

IV. Mô phỏng phân tích và đánh giá

Chương này trình bày các kết quả mô phỏng và phân tích hiệu suất của mạng vô tuyến nhận thức. Các mô phỏng sẽ được thực hiện dựa trên các mô hình đã xây dựng, với mục tiêu đánh giá xác suất dừng và thông lượng mạng trong các điều kiện khác nhau. Kết quả từ các mô phỏng sẽ được so sánh với các lý thuyết đã được công bố trước đó để xác định tính chính xác và độ tin cậy của mô hình. Việc phân tích này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về hiệu suất của mạng mà còn cung cấp cơ sở cho việc phát triển các giải pháp tối ưu hóa trong tương lai.

4.1. Kết quả mô phỏng

Kết quả mô phỏng cho thấy rằng xác suất dừng của mạng có thể bị ảnh hưởng đáng kể bởi công suất phát và can nhiễu từ các nút sơ cấp. Khi công suất phát tăng, thông lượng mạng cũng tăng theo, tuy nhiên, điều này cũng dẫn đến sự gia tăng can thiệp từ các nút sơ cấp. Các mô phỏng cũng chỉ ra rằng việc tối ưu hóa năng lượng tái tạo có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mạng. Những phát hiện này sẽ được sử dụng để đề xuất các giải pháp tối ưu hóa cho việc thiết kế mạng trong tương lai.

V. Kết luận và hướng phát triển đề tài

Luận văn đã phân tích và đánh giá hiệu suất của mạng vô tuyến nhận thức thông qua việc nghiên cứu xác suất dừng và thông lượng mạng. Các kết quả cho thấy rằng việc kết hợp giữa thu thập năng lượng và truyền thông hợp tác có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mạng. Hướng phát triển tiếp theo sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa các giao thức thu thập năng lượng và nghiên cứu sâu hơn về ảnh hưởng của các yếu tố môi trường đến hiệu suất của mạng. Những nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc phát triển các công nghệ mạng không dây trong tương lai.

5.1. Hướng phát triển đề tài

Hướng phát triển tiếp theo của nghiên cứu sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa các giao thức thu thập năng lượng trong mạng vô tuyến nhận thức. Việc nghiên cứu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến xác suất dừng và thông lượng mạng sẽ giúp cải thiện hiệu suất của mạng trong các điều kiện thực tế. Ngoài ra, việc áp dụng các công nghệ mới như Internet of Things (IoT) và 5G cũng sẽ được xem xét để mở rộng khả năng ứng dụng của các nghiên cứu này trong tương lai.

Nội dung chính

## Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ truyền thông không dây, việc tối ưu hóa hiệu suất mạng vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio Network - CRN) trở thành một vấn đề cấp thiết. Theo ước tính, các mạng không dây hiện nay đang đối mặt với thách thức về nguồn năng lượng hạn chế, ảnh hưởng trực tiếp đến tuổi thọ và hiệu quả hoạt động của các thiết bị. Luận văn tập trung nghiên cứu phân tích xác suất dừng và thông lượng của mạng vô tuyến nhận thức dạng nền (underlay cognitive relay network) với thu thập năng lượng không dây, nhằm giải quyết bài toán cân bằng giữa hiệu suất truyền thông và giới hạn công suất phát để không gây nhiễu vượt mức cho người dùng sơ cấp.

Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là xây dựng và mô phỏng một giao thức thu thập năng lượng không dây trong mạng chuyển tiếp nhận thức dạng nền, xác định công suất truyền cực đại tại nguồn thứ cấp và nút chuyển tiếp, đồng thời đánh giá ảnh hưởng của can nhiễu từ các máy phát sơ cấp đến hiệu năng mạng thứ cấp. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình truyền thông đa chặng hợp tác dưới ảnh hưởng của fading Rayleigh, với các tham số mô phỏng được thiết lập trong khoảng thời gian và không gian thực tế tại thành phố Hồ Chí Minh.

Ý nghĩa nghiên cứu được thể hiện qua việc cung cấp các chỉ số xác suất dừng và thông lượng mạng, giúp tối ưu hóa thiết kế và vận hành mạng vô tuyến nhận thức, góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần và kéo dài tuổi thọ thiết bị trong các hệ thống mạng không dây hiện đại.

## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

### Khung lý thuyết áp dụng

- **Mô hình vô tuyến nhận thức dạng nền (Underlay Cognitive Radio):** Người dùng thứ cấp được phép truyền đồng thời trên cùng phổ tần với người dùng sơ cấp nhưng phải giới hạn công suất phát để không vượt quá ngưỡng can nhiễu cho người dùng sơ cấp.
- **Thu thập năng lượng không dây (Energy Harvesting - EH):** Quá trình thu năng lượng từ sóng vô tuyến RF để cung cấp năng lượng cho các thiết bị thứ cấp, giúp kéo dài thời gian hoạt động mà không cần nguồn năng lượng bên ngoài.
- **Mô hình fading Rayleigh:** Mô hình kênh truyền vô tuyến với sự biến đổi tín hiệu do tán xạ đa đường, được sử dụng để mô phỏng ảnh hưởng của môi trường truyền dẫn đến hiệu suất mạng.
- **Xác suất dừng (Outage Probability - OP):** Xác suất mà tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SIR) tại nút nhận thấp hơn ngưỡng cho phép, dẫn đến việc không thể giải mã thành công tín hiệu.
- **Thông lượng mạng (Throughput):** Đánh giá tốc độ truyền dữ liệu thành công trong mạng, được phân tích theo hai dạng truyền delay-sensitive và delay-tolerant.

### Phương pháp nghiên cứu

- **Nguồn dữ liệu:** Dữ liệu mô phỏng được tạo ra dựa trên các mô hình toán học về kênh truyền, công suất phát, và thu thập năng lượng trong mạng vô tuyến nhận thức dạng nền.
- **Phương pháp phân tích:** Sử dụng các công thức xác suất và thống kê để tính toán xác suất dừng và thông lượng, dựa trên phân phối Rayleigh và các hàm phân phối gamma incomplete.
- **Phương pháp mô phỏng:** Thực hiện mô phỏng trên phần mềm Matlab sử dụng phương pháp Monte Carlo với cỡ mẫu lớn để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của kết quả.
- **Timeline nghiên cứu:** Nghiên cứu được tiến hành trong khoảng thời gian từ tháng 2/2016 đến tháng 4/2018 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, bao gồm giai đoạn thu thập tài liệu, xây dựng mô hình, mô phỏng và phân tích kết quả.

## Kết quả nghiên cứu và thảo luận

### Những phát hiện chính

- **Ảnh hưởng của công suất phát sơ cấp:** Khi công suất phát của các máy phát sơ cấp tăng, xác suất dừng của mạng thứ cấp cũng tăng lên, làm giảm hiệu suất truyền thông. Ví dụ, với ngưỡng ràng buộc can nhiễu PI = 10 dBW, xác suất dừng tăng khoảng 15% khi công suất sơ cấp tăng từ 0 dBW lên 10 dBW.
- **Tác động của số lượng máy phát sơ cấp:** Khi số lượng máy phát sơ cấp (N) tăng, năng lượng thu thập được tại các nút thứ cấp tăng nhưng hiệu suất mạng lại giảm do can nhiễu tích tụ, xác suất dừng tăng lên đến khoảng 20% khi N tăng từ 3 lên 6.
- **So sánh hai dạng truyền:** Dạng truyền delay-sensitive có thông lượng thấp hơn khoảng 10-15% so với dạng delay-tolerant do giới hạn tốc độ truyền cố định, tuy nhiên lại đảm bảo độ tin cậy cao hơn trong các điều kiện kênh biến động.
- **Vị trí các nút phát sơ cấp:** Hệ thống hoạt động hiệu quả hơn khi các máy phát sơ cấp gần nút nguồn thứ cấp (SS) và xa nút chuyển tiếp (SR) cũng như đích đến thứ cấp (SD), giảm thiểu ảnh hưởng can nhiễu trực tiếp đến các nút nhận.

### Thảo luận kết quả

Kết quả mô phỏng cho thấy sự cân bằng giữa năng lượng thu thập và mức can nhiễu là yếu tố quyết định hiệu suất mạng vô tuyến nhận thức dạng nền. Việc tăng số lượng máy phát sơ cấp tuy làm tăng năng lượng thu thập nhưng đồng thời cũng làm tăng mức can nhiễu, dẫn đến xác suất dừng cao hơn, ảnh hưởng tiêu cực đến thông lượng mạng. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây về ảnh hưởng của can nhiễu trong mạng vô tuyến nhận thức.

So sánh giữa hai dạng truyền delay-sensitive và delay-tolerant cho thấy dạng delay-tolerant phù hợp với các ứng dụng không yêu cầu thời gian thực, tận dụng được khả năng thích ứng tốc độ truyền theo điều kiện kênh, từ đó nâng cao thông lượng trung bình. Ngược lại, dạng delay-sensitive thích hợp cho các ứng dụng đòi hỏi độ trễ thấp và độ tin cậy cao.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ xác suất dừng theo công suất phát sơ cấp và số lượng máy phát, cũng như biểu đồ thông lượng so sánh giữa hai dạng truyền, giúp trực quan hóa ảnh hưởng của các tham số đến hiệu suất mạng.

## Đề xuất và khuyến nghị

- **Tối ưu hóa vị trí nút phát sơ cấp:** Đề xuất điều chỉnh vị trí các máy phát sơ cấp gần nút nguồn thứ cấp và xa các nút chuyển tiếp, nhằm giảm thiểu can nhiễu trực tiếp, nâng cao hiệu suất mạng trong vòng 6-12 tháng, do các nhà quản lý mạng và kỹ sư thiết kế hệ thống thực hiện.
- **Giới hạn số lượng máy phát sơ cấp đồng thời:** Khuyến nghị giới hạn số lượng máy phát sơ cấp hoạt động đồng thời để cân bằng giữa năng lượng thu thập và mức can nhiễu, mục tiêu giảm xác suất dừng xuống dưới 10% trong 1 năm, do nhà cung cấp dịch vụ mạng quản lý.
- **Áp dụng mô hình truyền delay-tolerant cho ứng dụng không thời gian thực:** Khuyến khích sử dụng dạng truyền delay-tolerant trong các ứng dụng IoT hoặc truyền dữ liệu không yêu cầu độ trễ thấp, nhằm tối ưu thông lượng mạng, triển khai trong 6 tháng, do các nhà phát triển ứng dụng và kỹ sư mạng thực hiện.
- **Phát triển thuật toán điều khiển công suất thích ứng:** Xây dựng và áp dụng thuật toán điều khiển công suất phát tại các nút thứ cấp dựa trên điều kiện kênh và mức can nhiễu thực tế, nhằm tối ưu hóa hiệu suất mạng, dự kiến hoàn thành trong 1-2 năm, do các nhà nghiên cứu và kỹ sư phát triển hệ thống đảm nhiệm.

## Đối tượng nên tham khảo luận văn

- **Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông:** Có thể sử dụng luận văn làm tài liệu tham khảo để hiểu sâu về mô hình mạng vô tuyến nhận thức và kỹ thuật thu thập năng lượng không dây.
- **Kỹ sư thiết kế mạng không dây:** Áp dụng các kết quả nghiên cứu để tối ưu hóa thiết kế mạng vô tuyến nhận thức, nâng cao hiệu suất và độ tin cậy trong thực tế.
- **Nhà quản lý và hoạch định chính sách viễn thông:** Sử dụng các phân tích về can nhiễu và công suất phát để xây dựng các quy định về quản lý phổ tần và phát triển hạ tầng mạng.
- **Các công ty phát triển thiết bị IoT và cảm biến không dây:** Tham khảo để phát triển các thiết bị có khả năng thu thập năng lượng hiệu quả, kéo dài tuổi thọ pin và cải thiện hiệu suất truyền thông.

## Câu hỏi thường gặp

1. **Xác suất dừng là gì và tại sao nó quan trọng?**  
Xác suất dừng là xác suất mà tín hiệu không thể được giải mã thành công do tỷ số tín hiệu trên nhiễu thấp hơn ngưỡng. Nó phản ánh độ tin cậy của mạng và ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng dịch vụ.

2. **Thu thập năng lượng không dây hoạt động như thế nào trong mạng vô tuyến nhận thức?**  
Thiết bị thứ cấp thu năng lượng từ tín hiệu RF phát ra bởi các máy phát sơ cấp, sau đó sử dụng năng lượng này để truyền thông tin, giúp kéo dài thời gian hoạt động mà không cần nguồn điện ngoài.

3. **Sự khác biệt giữa truyền delay-sensitive và delay-tolerant là gì?**  
Truyền delay-sensitive yêu cầu tốc độ truyền cố định và độ trễ thấp, phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực. Truyền delay-tolerant cho phép tốc độ truyền thay đổi theo điều kiện kênh, tối ưu thông lượng nhưng có thể chấp nhận độ trễ cao hơn.

4. **Làm thế nào để giảm thiểu ảnh hưởng của can nhiễu trong mạng?**  
Có thể giảm thiểu bằng cách giới hạn công suất phát của các nút thứ cấp, tối ưu vị trí các máy phát sơ cấp và áp dụng thuật toán điều khiển công suất thích ứng dựa trên điều kiện kênh.

5. **Mô hình fading Rayleigh ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất mạng?**  
Fading Rayleigh mô phỏng sự biến động tín hiệu do tán xạ đa đường, làm giảm chất lượng tín hiệu và tăng xác suất dừng, do đó ảnh hưởng đến độ tin cậy và thông lượng của mạng.

## Kết luận

- Luận văn đã xây dựng và phân tích mô hình mạng vô tuyến nhận thức dạng nền với thu thập năng lượng, tập trung vào xác suất dừng và thông lượng mạng.  
- Kết quả mô phỏng cho thấy sự cân bằng giữa năng lượng thu thập và mức can nhiễu là yếu tố quyết định hiệu suất mạng.  
- Đề xuất các giải pháp tối ưu vị trí máy phát, giới hạn số lượng máy phát và áp dụng mô hình truyền phù hợp để nâng cao hiệu quả mạng.  
- Nghiên cứu mở ra hướng phát triển thuật toán điều khiển công suất thích ứng và ứng dụng trong các hệ thống IoT không dây.  
- Khuyến khích các nhà nghiên cứu và kỹ sư tiếp tục phát triển và ứng dụng các kết quả này trong thực tế để nâng cao hiệu quả mạng vô tuyến nhận thức.

Triển khai thử nghiệm thực tế các giải pháp đề xuất và phát triển thuật toán điều khiển công suất thích ứng trong vòng 1-2 năm tới để đánh giá hiệu quả và mở rộng ứng dụng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan Nêu tổng quan về đề tài nghiên cứu trong và ngoài nước, trình bày nội dung sẽ nghiên cứu cũng như đóng góp của đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Nêu các cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài đang thực hiện, gồm truyền thông hợp tác đa chặng, vô tuyến nhận thức và xác suất dừng. Chương 3: Mô hình mạng vô tuyến nhận thức dạng nền Trình bày mô hình nghiên cứu mạng vô tuyến nhận thức dạng nền, đưa ra các thông số của mô hình sử dụng mô phỏng. Chương 4: Mô phỏng, phân tích và đánh giá Trình bày kết quả mô phỏng theo xác suất dừng của các hàm công suất ngưỡng ràng buộc tại đầu thu, công suất phát của mạng sơ cấp ảnh hưởng đến mạng thứ cấp, thông lượng của mạng khi công suất phát thay đổi.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển đề tài Tổng kết các kết quả mô phỏng, đưa ra đánh giá cùng với hướng phát triển tiếp theo của đề tài. 7 Luan van Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Kênh truyền vô tuyến Kênh truyền là môi trường truyền thông tin giữa đầu phát và đầu thu, có hai dạng kênh truyền: - Kênh truyền hữu tuyến sử dụng các loại dây dẫn như: dây cáp, cáp đồng trục, cáp quang, ưu điểm của loại kênh truyền này là tín hiệu ổn định ít bị ảnh hưởng bởi môi trường xung quanh, nhược điểm là phải kéo dây từ nơi phát đến nơi nhận khó khăn về đường truyền và chi phí cao. - Kênh truyền vô tuyến sử dụng sóng điện từ để truyền thông tin.

o Ưu điểm: Không cần đi dây từ điểm phát đến điểm thu, linh hoạt trong đường truyền tín hiệu ở những nơi có địa hình phức tạp. o Nhược điểm: kênh truyền vô tuyến có thể biến đổi từ đơn giản đến phức tạp, kênh truyền có ảnh hưởng lớn đến hiệu quả trong truyền tín hiệu do ảnh hưởng nhiễu từ môi trường xung quanh lớn. Nguồn Fading Thiết bị thu Thiết bị phát Hình 2. 1: Kênh truyền vô tuyến 8 Luan van Chương 2: Cơ sở lý thuyết Công suất của tín hiệu suy giảm theo phần LOS (Line Of Sight) và theo khoảng cách truyền dựa trên phương trình Friis [19].

t t Gr  2 PG Pr (d )  (2. 1) (4 ) 2 d 2 L Pr: Công suất nhận Pt: Công suất phát Gr và Gt độ lợi của antenna thu và phát λ: bước sóng của sóng truyền d: khoảng cách từ đầu phát đến đầu thu L: hệ số suy giảm của hệ thống Hệ số suy giảm khi truyền (PL: Path Loss) khi d >> λ: Pt  G G 2   2  PL (dB )  10 log  10 log  t r2 2   10 log  2 2 (2. 2) Pr  (4 ) d   (4 ) d  G G 1 t r Trong truyền thông, công suất thường được biểu diện ở dạng dB hoặc dBm do sự suy giảm thường theo hàm mũ. Phương trình trên có thể được diễn tả lại như sau:  P (d )  d  Pr (d )dBm  10log  r 0   20log  0  (2.

Trong thực tế, sự suy giảm năng lượng theo khoảng cách thường theo hàm mũ bậc β [19]:  d  PL(d )    hay PL(d )dB  PL(d 0 )  10  log  d  (2. 4)  d0   d0  Hệ số β được thống kê như sau: 9 Luan van Chương 2: Cơ sở lý thuyết Bảng 2. 1: Hệ số suy giảm trong các môi trường Môi trường Hệ số suy giảm, β Free – space 2 Đô thị 2.5 Đô thị với nhiều nhà cao tầng 35 Trong nhà (LOS) 1.8 Trong nhà có vật cản 46 2. Các mô hình kênh truyền cơ bản 2.

Kênh truyền theo phân bố Rayleigh Khi môi trường có nhiều thành phần tán xạ chúng ta có thể dùng mô hình kênh Rayleigh với hai biến Gauss ngẫu nhiên có trung bình bằng không và variance là σ2 thì Z  X 2  Y 2 có phân bố Rayleigh, đồng thời Z2 có phân bố hàm mũ. Nếu rI và rQ đều là biến ngẫu nhiên Gauss và có trung bình bằng không, variance là σ2, trong [20] ta có. 5) Có phân bố Rayleigh như sau: z  z2  p( z )  exp  2  , z0 (2. 6) 2  2  Với  2 là công suất trung bình theo thời gian; Z2 có phân bố hàm mũ: x x 1  1  2 2 PZ 2 ( x )  e Pr  e (2.

7) Pr 2 2 10 Luan van Chương 2: Cơ sở lý thuyết p(r) 0 σ 2σ 3σ 4σ 5σ Hình 2. 2: Hàm mật độ xác suất của phân bố Rayleigh Giá trị median thường được sử dụng trong thực tế vì dữ liệu Rayleigh fading thường được đo trong những môi trường mà nó không tuân theo một phân bố đặc biệt nào. Bằng cách sử dụng giá trị median thay vì giá trị trung bình, chúng ta dễ dàng so sánh các phân bố fading khác nhau (có giá trị trung bình khác nhau).2 minh họa hàm mật độ xác suất Rayleigh. Kênh truyền theo phân bố Ricean Ricean fading là kết quả của sự kết hợp hiện tượng truyền đa đường và đường truyền trực tiếp LOS, trong đó tín hiệu truyền thẳng là thành phần biết trước trong tổng hợp các tín hiệu nhận được.

8)   2 2     Trong đó  2 là công suất trung bình của thành phần không chứa LOS theo thời gian, s2 là công suất của thành phần đường trực tiếp, I0 là hàm Bessel bậc không ; Công suất trung bình nhận được trong kênh truyền Ricean fading là :  Pr   z 2 pz (z) dz  z 2  2 2 (2. 9) 0 Hàm phân bố xác suất Ricean phụ thuộc vào tỉ số năng lượng trực tiếp với thành phần năng lượng tán xạ K : 11 Luan van Chương 2: Cơ sở lý thuyết s2 K (2. 10) 2 2 Thay vào chúng ta được KPr s2  và 2 2  Pr K 1 K 1 Viết lại hàm phân bố Ricean theo K và Pr như sau: 2 z ( K  1)  ( K  1) z 2   K ( K  1)  pz ( z )  exp   K   I 0  2 z  , z  0 (2. 11) Pr  Pr   Pr  Khi K = 0, không có đường tín hiệu nhận trực tiếp khi đó phân bố Ricean trở thành phân bố Rayleigh.

Khi K   thì phân bố Ricean trở thành phân bố Gauss. Thành phần LOS của phân bố Ricean là thành phần tín hiệu tĩnh giúp giảm hiệu ứng fading. k= dB p(r) k = 6 dB Hình 2. 3: Hàm mật độ xác suất của phân bố Ricean: k= dB (Rayleigh) và k = 6 dB.

Với k >>1, giá trị trung bình của phân bố Ricean xấp xỉ với phân bố Gauss 2. Kênh truyền theo phân bố Nakagami Trong một số trường hợp kênh truyền Nakagami bao gồm cả hai dạng kênh truyền trên lúc đó là kênh truyền Nakagami trở thành Nakagami-m. Theo [20] biểu diễn hàm mật độ đường bao kênh truyền Nakagami-m. 2m m z 2 m 1   mz 2  Pz ( z )  exp   , m  0.

12) (m) Prm  Pr  12 Luan van Chương 2: Cơ sở lý thuyết Với  (.) là hàm gama Khi m = 0.5 thì phân bố Nakagami có dạng một nửa phân bố Gauss; Khi m = 1 thì phân bố Nakagami trở thành phân bố Rayleigh; Khi m > 1 thì phân bố Nakagami trở thành phân bố Ricean;  K  1 2 Trong đó m thì phân bố trên sắp sỉ là phân bố Ricean fading 2K  1 với tham số K. Khi m   thì không có fading. Hàm phân bố công suất cho kênh Nakagami fading như sau: m  m  x m1  mx  Pz 2 ( x)    exp   (2. Kênh truyền thông thường Pmax T R Hình 2.

4: Mô hình truyền dữ liệu thông thường Xét quá trình sự truyền dữ liệu giữa một nút phát T và một nút nhận R. Bằng cách sử dụng mô hình suy hao đơn giản, chúng ta có thể mô hình hóa tín hiệu nhận được tại nút R như sau [21]. yR  Pmax hT , R x  nR (2. 14) Trong công thức (2.14), Pmax là công suất truyền tối đa của nút phát T, x là dữ liệu mà nút phát T muốn truyền đến nút nhận R, hT,R là hệ số kênh truyền giữa nút phát T và nút nhận R, nR là nhiễu cộng tại bộ thu.14), tỷ lệ công suất tín hiệu trên nhiễu nhận được tại nút nhận R có thể được đưa ra như sau: 2 PT hT , R  T ,R  (2.

15) N0 13 Luan van Chương 2: Cơ sở lý thuyết với N0 là phương sai của nR (giả sử rằng phương sai của nhiễu cộng tại tất cả các máy thu đều bằng N0 ), hT , R là kênh Rayleigh fading hT , R sẽ có phân bố mũ. Hàm phân 2 phối và hàm mật độ xác suất của hT , R được cho trong công thức (2. 2 F hT ,R 2  x   1  exp  dT, R x   1  exp  T , R x  (2. 16) F hT ,R 2  x   dT,R exp  dT,R x   T , R exp  T ,R x  (2.

17) T , R  dT, R , d T , R là khoảng cách giữa T và R , và β là hệ số suy hao kênh truyền có giá trị từ 2 đến 6. Vô tuyến nhận thức 2. Khái niệm chung Vô tuyến nhận thức là mô hình mới của truyền thông không dây để tăng cường việc sử dụng nguồn tài nguyên phổ tần ngày càng hạn chế. Nó được định nghĩa như là một đài phát cơ hội sử dụng cơ sở hạ tầng hiện tại của của mạng vô tuyến trong khoản thời gian mà người dùng chính không sử dụng [1].

Về cơ bản, người dùng thứ cấp phải nhận thức đúng các điều kiện về phổ tần để tăng hiệu quả trong việc sử dụng phổ tần, mạng vô tuyến nhận thức tìm cách truyền tín hiệu của người dùng thứ cấp kết hợp với tín hiệu của người dùng sơ cấp trên cùng một phổ tần bằng các mô hình dạng nền (underlay), dạng chồng (overlay), dạng xen kẻ (interweave) mà không làm ảnh hưởng đến người dùng chính. Khi nhà khoa học Joseph Mitola đã phát biểu những ý tưởng đầu tiên của mình về vô tuyến và được định nghĩa bằng phần mềm (Software Defined Radio - SDR).