## 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.

**Hành động tiếp theo:** 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.