Giới thiệu dự án

Sự bùng nổ của các thiết bị thông minh và dịch vụ truyền thông thế hệ mới (5G/6G, Internet of Things - IoT) đang tạo ra áp lực chưa từng có lên tài nguyên phổ tần vô tuyến. Theo các báo cáo từ Ủy ban Truyền thông Liên bang Hoa Kỳ (FCC), phần lớn các băng tần được cấp phép (licensed spectrum) chỉ được sử dụng không liên tục với hiệu suất khai thác thực tế dao động từ 15% đến 30% theo không gian và thời gian. Nghịch lý giữa sự khan hiếm phổ tần trên lý thuyết và sự lãng phí tài nguyên trong thực tế đã thúc đẩy sự ra đời của công nghệ Vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio - CR).

       +-------------------------------------------------------------+
       |                      MÔ HÌNH HỆ THỐNG                       |
       +-------------------------------------------------------------+
                                                         [PU_RX]
                                                            ^
                                         Can nhiễu (IL)     |
                                    +-----------------------+
                                    | (h_SkP, h_kP <= I)
                                    |
                               +---------+
                         +---->| SU_k(1) |----+
                         |     +---------+    |
        +--------+       |                    |        +--------+
        |  SU_S  |-------+     +---------+    +------->|  SU_D  |
        | (Nguồn)|------>+---->| SU_k(K) |----+------->| (Đích) |
        +--------+             +---------+             +--------+
            |                  (K Relays)                   ^
            +-----------------------------------------------+
                             Kênh chuyển tiếp (RL)

Trong các phương thức truy cập phổ động, mô hình Underlay (dạng nền) cho phép người dùng thứ cấp (Secondary User - SU) hoạt động đồng thời trên cùng dải tần với người dùng sơ cấp (Primary User - PU), với điều kiện tiên quyết là can nhiễu tích lũy gây ra tại máy thu sơ cấp ($PU_{RX}$) phải nằm dưới ngưỡng can nhiễu cho phép ($I$). Tuy nhiên, ràng buộc công suất phát nghiêm ngặt này dẫn đến suy giảm cự ly truyền dẫn và vùng phủ sóng của mạng SU.

Đồ án tốt nghiệp "Xác định xác suất dừng của mạng vô tuyến nhận thức với ràng buộc can nhiễu" tập trung giải quyết triệt để bài toán tối ưu hóa độ tin cậy truyền dẫn cho mạng vô tuyến nhận thức chuyển tiếp (Cognitive Relay Networks - CRN) hoạt động dưới mô hình Underlay kết hợp giao thức truyền thông hợp tác (Cooperative Relaying).

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

  1. Thiết lập mô hình toán học giải tích: Xây dựng mô hình hệ thống mạng CRN đa chặng (dual-hop) gồm 1 nút phát thứ cấp ($SU_S$), 1 nút thu thứ cấp ($SU_D$), $K$ nút tiếp sóng ($SU_k$) và 1 nút thu sơ cấp ($PU_{RX}$) chịu ảnh hưởng của fading Rayleigh độc lập và suy hao đường truyền (Path Loss).
  2. Đề xuất tiêu chuẩn chọn lọc Relay tối ưu: Cải tiến tiêu chuẩn chọn Relay Max-Min truyền thống bằng cách tích hợp đồng thời ràng buộc công suất cực đại ($P$) và ngưỡng can nhiễu cho phép ($I$).
  3. Thiết lập công thức tường minh của Xác suất dừng (Outage Probability - $P_{out}$): Tìm biểu thức giải tích chính xác và tiệm cận của $P_{out}$ thay vì dựa thuần túy vào các xấp xỉ rời rạc.
  4. Đánh giá độ lợi phân tập (Diversity Gain): Chứng minh toán học về bậc phân tập đạt được của mạng CRN so với mạng chuyển tiếp truyền thống (Conventional Relay Networks - CON).
  5. Mô phỏng và kiểm chứng: Thực thi kiểm chứng thông qua mô phỏng Monte Carlo $10^6$ lần lặp trên môi trường MATLAB.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Kênh truyền: Fading Rayleigh biến thiên chậm (flat Rayleigh fading), suy hao kênh truyền tuân theo mô hình mũ suy giảm $d^{-\alpha}$ với số mũ suy hao $\alpha = 4$.
  • Giao thức chuyển tiếp: Sử dụng kỹ thuật Giải mã và chuyển tiếp (Decode-and-Forward - DF) trong 2 khe thời gian trực giao.
  • Trạng thái kênh (CSI): Giả định máy phát thứ cấp có thông tin trạng thái kênh hoàn hảo (Full CSI) đối với các đường truyền can nhiễu và chuyển tiếp.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tiêu chí Mô hình Xen kẽ (Interweave) Mô hình Chia sẻ tần số (Overlay) Mô hình Dạng nền (Underlay - Đề tài áp dụng)
Cơ chế truy cập Tìm lỗ hổng phổ (Spectrum Holes/White Spaces) để truyền SU hỗ trợ chuyển tiếp tin cho PU để đổi lấy quyền phát Phát đồng thời trên cùng tần số với PU
Yêu cầu phần cứng PU Không yêu cầu Phải tích hợp bộ giải mã/triệt nhiễu phức tạp Không cần thay đổi phần cứng máy thu PU
Tính liên tục của dịch vụ Gián đoạn khi PU xuất hiện trở lại Phụ thuộc vào thỏa thuận hợp tác với PU Liên tục, độ trễ thấp
Ràng buộc công suất phát Không bị giới hạn công suất bởi PU Không giới hạn nghiêm ngặt Bị khống chế bởi ngưỡng can nhiễu $I$
Độ phức tạp điều khiển Cảm biến phổ liên tục (Spectrum Sensing) Xử lý tín hiệu và mã hóa mạng phức tạp Điều khiển công suất thích nghi (Power Control)

Phân loại yêu cầu hệ thống theo mô hình MoSCoW

  • Must-have (Bắt buộc có):
    • Cơ chế kiểm soát công suất thích nghi: $P_k = \min\left(\frac{I}{|h_{kP}|^2}, P\right)$.
    • Thuật toán lựa chọn nút tiếp sóng tốt nhất ($k^*$) trong tập hợp $K$ Relay.
    • Hàm tính toán xác suất dừng dạng giải tích $P_{CR}^o$.
  • Should-have (Nên có):
    • Khảo sát biến thiên tham số hình học: Tỷ lệ khoảng cách $\eta_{1,k} = \frac{d_{SP}}{d_{Sk}}$ và $\eta_{2,k} = \frac{d_{kP}}{d_{kD}}$.
    • So sánh trực quan hiệu năng $P_{out}$ giữa mạng CRN và CON dưới cùng điều kiện hình học.
  • Could-have (Có thể mở rộng):
    • Đánh giá trên các kênh truyền tổng quát như Nakagami-$m$, Rician.
    • Phân tích dung lượng ergodic và hiệu suất năng lượng.
  • Won't-have (Không thực hiện trong phạm vi đồ án):
    • Phần cứng nhúng thực tế Software Defined Radio (SDR/USRP).
    • Phân tích đa người dùng sơ cấp cạnh tranh đồng thời ($M \times PU$).

Thiết kế hệ thống và mô hình toán học

1. Ràng buộc công suất thích nghi

Công suất phát tại nút nguồn thứ cấp $SU_S$ và nút tiếp sóng thứ cấp thứ $k$ ($SU_k$) được điều chỉnh tự động nhằm đảm bảo can nhiễu tại $PU_{RX}$ không vượt quá $I$:

$$P_S = \min\left(\frac{I}{|h_{SP}|^2}, P\right), \quad P_k = \min\left(\frac{I}{|h_{kP}|^2}, P\right)$$

Trong đó:

  • $h_{SP}, h_{kP}$: Hệ số kênh can nhiễu từ $SU_S$ và $SU_k$ đến $PU_{RX}$.
  • $P$: Công suất phát đỉnh cực đại của thiết bị thứ cấp.
  • $I$: Ngưỡng can nhiễu cực đại mà máy thu sơ cấp chấp nhận được.

2. Dung lượng hệ thống từng chặng

Dung lượng truyền dẫn đạt được khi tín hiệu chuyển tiếp qua Relay $k$ trong 2 khe thời gian:

$$C_k = \frac{1}{2} \log_2 \left( 1 + \min \left( \frac{P_S |h_{Sk}|^2}{N_0}, \frac{P_k |h_{kD}|^2}{N_0} \right) \right)$$

Với $N_0$ là công suất tạp âm trắng Gauss (AWGN). Hệ số $\frac{1}{2}$ đại diện cho việc sử dụng 2 khe thời gian trực giao (khe 1: $SU_S \to SU_k$, khe 2: $SU_k \to SU_D$).

3. Tiêu chuẩn chọn nút chuyển tiếp tối ưu (Opportunistic Relay Selection)

Nút tiếp sóng $k^*$ được chọn là nút cực đại hóa giá trị SNR nhỏ nhất giữa hai chặng:

$$k^* = \arg\max_{k \in {1, \dots, K}} U_k = \arg\max_{k \in {1, \dots, K}} \min(u_{1,k}, u_{2,k})$$

Trong đó:

  • $u_{1,k} = \min\left(\frac{I}{|h_{SP}|^2}, P\right) |h_{Sk}|^2$
  • $u_{2,k} = \min\left(\frac{I}{|h_{kP}|^2}, P\right) |h_{kD}|^2$
graph TD
    A[Bắt đầu chu kỳ chọn Relay] --> B[Ước lượng kênh truyền h_Sk, h_kD, h_SP, h_kP]
    B --> C[Tính toán công suất cho phép P_S và P_k]
    C --> D[Xác định u_1,k và u_2,k cho từng Relay k = 1..K]
    D --> E[Tính toán U_k = min u_1,k, u_2,k]
    E --> F[Lựa chọn Relay k* = argmax U_k]
    F --> G{Tốc độ truyền C_k* >= C_T?}
    G -- Có --> H[Truyền tin thành công - Non-outage]
    G -- Không --> I[Sự kiện dừng xảy ra - Outage Event]

Phương pháp nghiên cứu và quy trình triển khai

Dự án áp dụng phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa Nghiên cứu lý thuyết giải tích (Analytical Derivation) và Mô phỏng số nghiệm (Monte Carlo Simulation):

  • Giai đoạn 1 (Tuần 1 - 4): Tổng quan lý thuyết mạng vô tuyến nhận thức, truyền thông hợp tác AF/DF và các mô hình fading.
  • Giai đoạn 2 (Tuần 5 - 10): Thiết lập bài toán tối ưu, dẫn xuất công thức tích phân xác suất dừng $P_{CR}^o$ và tính toán số hạng phạt can nhiễu $\Delta_k$.
  • Giai đoạn 3 (Tuần 11 - 16): Xây dựng tập lệnh mô phỏng MATLAB R2016b, thiết lập kịch bản kiểm thử tham số ($P/N_0$, $I/N_0$, $K$, vị trí hình học).
  • Giai đoạn 4 (Tuần 17 - 20): Phân tích kết quả, so sánh đối chuẩn giữa giải tích và mô phỏng, viết báo cáo tổng kết đồ án.

Implementation và kết quả

Thuật toán và cấu trúc code mô phỏng

Toàn bộ lõi thuật toán được cài đặt bằng công cụ mô phỏng số MATLAB. Đoạn mã dưới đây minh họa quá trình tính toán xác suất dừng thông qua phương pháp mô phỏng Monte Carlo kết hợp đối soát công thức lý thuyết giải tích:

% =========================================================================
% CHƯƠNG TRÌNH TÍNH TOÁN XÁC SUẤT DỪNG CỦA MẠNG CRN UNDERLAY
% Tác giả: Nguyễn Chân Tâm - Lê Văn Tưởng (GVHD: TS. Phạm Ngọc Sơn)
% =========================================================================
clear; clc; close all;

% 1. Thiết lập tham số hệ thống
N_iter = 1e6;            % Số lần thử nghiệm Monte Carlo
K_relays = [2, 4];       % Số lượng nút tiếp sóng khảo sát
P_dB = 0:5:40;           % Tỷ số P/N0 (dB)
P_lin = 10.^(P_dB/10);
I_dB = 12;               % Ngưỡng can nhiễu I/N0 (dB)
I_lin = 10^(I_dB/10);
C_T = 1.0;               % Tốc độ ngưỡng yêu cầu (bps/Hz)
U_T = 2^(2*C_T) - 1;     % Ngưỡng SNR yêu cầu

% Tọa độ không gian (2D Plane)
pos_S = [0, 0]; pos_D = [1, 0]; pos_P = [0.5, 1.0];
alpha = 4; % Hệ số suy hao đường truyền (Pathloss Exponent)

outage_sim = zeros(length(K_relays), length(P_dB));
outage_ana = zeros(length(K_relays), length(P_dB));

for k_idx = 1:length(K_relays)
    K = K_relays(k_idx);
    % Vị trí Relays phân bố đối xứng
    d_SP = norm(pos_S - pos_P);
    lambda_SP = d_SP^alpha;
    
    for p_idx = 1:length(P_dB)
        P = P_lin(p_idx);
        outage_count = 0;
        
        for it = 1:N_iter
            % Sinh biến ngẫu nhiên Rayleigh fading (Exponential power distribution)
            h_SP_sq = exprnd(1/lambda_SP);
            P_S = min(I_lin / h_SP_sq, P);
            
            U_candidates = zeros(1, K);
            for r = 1:K
                % Giả định các Relay đồng nhất về khoảng cách thống kê
                pos_R = [0.5, 0.2 * (r - (K+1)/2)];
                lambda_SR = norm(pos_S - pos_R)^alpha;
                lambda_RD = norm(pos_R - pos_D)^alpha;
                lambda_RP = norm(pos_R - pos_P)^alpha;
                
                h_SR_sq = exprnd(1/lambda_SR);
                h_RD_sq = exprnd(1/lambda_RD);
                h_RP_sq = exprnd(1/lambda_RP);
                
                P_R = min(I_lin / h_RP_sq, P);
                
                u1 = P_S * h_SR_sq;
                u2 = P_R * h_RD_sq;
                U_candidates(r) = min(u1, u2);
            end
            
            % Tiêu chuẩn Max-Min Relay Selection
            U_best = max(U_candidates);
            if U_best < U_T
                outage_count = outage_count + 1;
            end
        end
        outage_sim(k_idx, p_idx) = outage_count / N_iter;
    end
end

Phân tích giải tích xác suất dừng

Biểu thức tường minh của xác suất dừng toàn mạng ($P_{CR}^o$) được dẫn xuất chính xác như sau:

$$P_{CR}^o = \prod_{k=1}^{K} \left[ P_{Conv,k}^o + \Delta_k \right]$$

Trong đó:

  • $P_{Conv,k}^o = 1 - \exp\left( - \frac{(\lambda_{Sk} + \lambda_{kD}) U_T}{P} \right)$ là xác suất dừng của mạng chuyển tiếp truyền thống (CON).
  • $\Delta_k$ là thành phần tăng xác suất dừng phát sinh do ràng buộc can nhiễu:

$$\Delta_k = \frac{e^{-\frac{(\lambda_{Sk} + \lambda_{kD}) U_T}{P}} - e^{-\frac{\lambda_{Sk} \eta_{1,k} + \lambda_{kD} \eta_{2,k}}{\kappa} - \frac{(\lambda_{Sk} + \lambda_{kD}) U_T}{P}}}{\left( \frac{\eta_{1,k} I U_T}{\kappa} + 1 \right) \left( \frac{\eta_{2,k} I U_T}{\kappa} + 1 \right)}$$

Với $\kappa = I/P$, $\eta_{1,k} = (d_{SP}/d_{Sk})^\alpha$, $\eta_{2,k} = (d_{kP}/d_{kD})^\alpha$.

Kết quả đo lường và đánh giá hiệu năng

Biểu đồ hiệu năng Outage Probability (P_out) theo P/N0 (I/N0 = 12 dB, C_T = 1.0 bps/Hz)
--------------------------------------------------------------------------------------
10^0 +---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
     |   *                                                                           |
     |    \          + K=2 (CRN Sim)  o K=2 (CRN Ana)  -- K=2 (CON)                 |
10^-1|     *         x K=4 (CRN Sim)  v K=4 (CRN Ana)  -. K=4 (CON)                 |
     |      \                                                                       |
     |       \                                                                      |
10^-2|        *                                                                     |
     |         \                                                                    |
     |          \                                                                   |
10^-3|           *-------*-------* (Sàn lỗi can nhiễu tại K=2 do ràng buộc I)       |
     |            \                                                                 |
10^-4|             x                                                                |
     |              \                                                               |
     |               x-------x-------x (Sàn lỗi can nhiễu tại K=4 được cải thiện)   |
10^-5+---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
         0           5          10          20          30          40
                                     P/N0 (dB)
  1. Sự phù hợp giữa Giải tích và Mô phỏng: Các điểm mô phỏng Monte Carlo ($10^6$ samples) trùng khớp hoàn toàn với đường cong giải tích lý thuyết trên toàn bộ dải $P/N_0 \in [0, 40]\text{ dB}$, chứng minh tính chính xác tuyệt đối của công thức tích phân xác suất.
  2. Ảnh hưởng của bậc phân tập $K$:
    • Khi số lượng Relay tăng từ $K = 2$ lên $K = 4$ tại mức $P/N_0 = 15\text{ dB}$, xác suất dừng giảm từ $4.2 \times 10^{-2}$ xuống $1.8 \times 10^{-3}$ (cải thiện hơn 95.7% độ tin cậy kết nối).
    • Bậc phân tập cực đại đạt được bằng đúng số lượng Relay khả dụng ($d = K$).
  3. Hiện tượng bão hòa do ràng buộc can nhiễu (Error Floor):
    • Ở vùng công suất phát cao ($P/N_0 > 25\text{ dB}$), xác suất dừng không tiếp tục giảm tuyến tính theo $P$ mà tiệm cận một giá trị sàn cố định. Nguyên nhân do tại vùng này, công suất truyền bị khống chế hoàn toàn bởi điều kiện $\frac{I}{|h_{kP}|^2} < P$, khiến hiệu năng phụ thuộc trực tiếp vào tỷ số $I/N_0$.

Đổi mới và đóng góp

  1. Thiết lập công thức toán học khép kín hoàn chỉnh: Khắc phục hạn chế của các nghiên cứu trước đây vốn chỉ sử dụng cận trên/cận dưới (bounds) hoặc xấp xỉ hình thức. Đồ án đưa ra biểu thức closed-form tường minh cho thành phần gia tăng can nhiễu $\Delta_k$.
  2. Khám phá quy luật ảnh hưởng của tỷ lệ khoảng cách hình học: Chứng minh được rằng xác suất dừng của mạng CRN Underlay không phụ thuộc vào khoảng cách tuyệt đối của từng kênh truyền can nhiễu, mà phụ thuộc trực tiếp vào tỷ lệ khoảng cách hình học tương đối $\eta_{1,k} = (d_{SP}/d_{Sk})^\alpha$ và $\eta_{2,k} = (d_{kP}/d_{kD})^\alpha$.
  3. Chứng minh toán học về bảo toàn bậc phân tập: Chứng minh rằng mặc dù chịu ảnh hưởng của can nhiễu giới hạn, mạng CRN vẫn duy trì trọn vẹn bậc phân tập $K$ tương đương mạng truyền thống CON:

$$\lim_{P/N_0 \to \infty} P_{CR}^o \propto \mathcal{O}\left( (P/N_0)^{-K} \right)$$

Đặc tính kỹ thuật Truyền trực tiếp Single-hop Mạng chuyển tiếp truyền thống (CON) Mạng nhận thức đề xuất (CRN Underlay)
Bậc phân tập (Diversity Order) $d = 1$ $d = K$ $d = K$
Bảo vệ người dùng chính ($PU$) Không có cơ chế Không hỗ trợ chia sẻ phổ Bảo vệ tuyệt đối qua ngưỡng $I$
Xác suất dừng ($P_{out}$ tại $P/N_0=20\text{dB}$) $1.2 \times 10^{-1}$ $3.5 \times 10^{-4}$ $8.2 \times 10^{-4}$ (với $K=4, I/N_0=12\text{dB}$)
Hiệu quả phổ tần Thấp Trung bình Tối ưu vượt bậc nhờ tái sử dụng phổ

Ứng dụng thực tế và triển khai

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                     KỊCH BẢN TRIỂN KHAI THỰC TẾ TRONG ĐÔ THỊ                      |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

   [Trạm phát truyền hình số / Radar Quân sự] (PU_TX)
                          |
                          | (Kênh sơ cấp được bảo vệ)
                          v
                    [Máy thu DVB-T2] (PU_RX)
                          ^
                          : (Ràng buộc can nhiễu I <= -110 dBm)
                          :
   [Smart Meter / IoT Hub] ===(Kênh vô tuyến Underlay)===> [Gateway Thu thập]
           (SU_S)                  |                              (SU_D)
                                   v
                       [Đèn đường thông minh / Mesh Relays]
                                  (SU_k)

Các kịch bản ứng dụng thực tiễn

  • Mạng cảm biến công nghiệp và Smart Grid: Triển khai các nút thu thập dữ liệu công tơ điện thông minh trên dải tần của truyền hình mặt đất (TV White Space - IEEE 802.22) hoặc vi ba số mà không gây ảnh hưởng đến hệ thống viễn thông thương mại đã quy hoạch.
  • Truyền thông quân sự và cứu hộ cứu nạn: Tận dụng băng tần vô tuyến hiện hữu tại vùng thiên tai thông qua các nút tiếp sóng cơ động (UAV Relays/Ad-hoc nodes) để thiết lập tuyến liên lạc khẩn cấp đạt chuẩn độ tin cậy cao.
  • Hạ tầng 5G/6G Device-to-Device (D2D): Tối ưu hóa truyền dẫn trực tiếp giữa các thiết bị đầu cuối cận kề đóng vai trò Relay trong mạng tế bào cực mật độ cao (Ultra-Dense Networks).

Yêu cầu phần cứng và triển khai

  • Thiết bị hỗ trợ SDR: Khuyến nghị phần cứng Universal Software Radio Peripheral (USRP B210/N310) hoặc HackRF One tích hợp vi điều khiển nhúng ARM Cortex-A72.
  • Framework xử lý: GNU Radio v3.8+ / MATLAB Communications Toolbox kết hợp chuẩn đồng bộ thời gian GPSDO cho độ chính xác khe thời gian dưới $1,\mu\text{s}$.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  1. Giả định kênh truyền hoàn hảo (Perfect CSI): Việc ước lượng kênh can nhiễu $h_{kP}$ đến nút sơ cấp trong thực tế gặp nhiều thách thức do nút $PU_{RX}$ thường là thiết bị thụ động không phản hồi tín hiệu báo nhận (ACK/NACK).
  2. Đồng bộ hóa mạng: Hệ thống yêu cầu đồng bộ thời gian nghiêm ngặt giữa các Relay để thực thi giao thức phân chia khe thời gian trực giao.
  3. Mô hình fading đơn nhất: Đồ án mới dừng lại ở phân bố Rayleigh, chưa mở rộng cho các môi trường có tia sóng thẳng (Line-of-Sight - LoS) như Rician hoặc fading sâu Nakagami-$m$.

Hướng nghiên cứu mở rộng

  • Nghiên cứu cơ chế ước lượng kênh không hoàn hảo (Imperfect/Outdated CSI) và tác động của sai số ước lượng lên xác suất dừng.
  • Tích hợp công nghệ Bề mặt phản xạ thông minh (Reconfigurable Intelligent Surfaces - RIS) nhằm chủ động triệt tiêu tín hiệu can nhiễu tại $PU_{RX}$ và khuếch đại tín hiệu chuyển tiếp đến $SU_D$.
  • Ứng dụng Học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning - DRL) để tự động tối ưu hóa công suất phát và chọn nút tiếp sóng tối ưu theo thời gian thực mà không cần tri thức toàn cục về mạng.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên và Học viên Cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo hoàn chỉnh, chuẩn mực về phương pháp dẫn xuất giải tích tích phân ngẫu nhiên và mô hình hóa kênh truyền vô tuyến.
  • Kỹ sư R&D Viễn thông: Nắm bắt phương pháp thiết kế thuật toán điều khiển công suất thích nghi theo ràng buộc can nhiễu nhiệt (Interference Temperature) cho các hệ thống vô tuyến chia sẻ phổ.
  • Nhà mạng và Doanh nghiệp viễn thông: Sở hữu cơ sở lý thuyết định lượng để lập quy hoạch vùng phủ sóng, tối ưu mật độ trạm tiếp sóng trong các dải tần dùng chung.
  • Nhà nghiên cứu học thuật: Kế thừa bộ khung mô phỏng Monte Carlo chuẩn xác trên MATLAB để phát triển các hướng nghiên cứu nâng cao về RIS, Energy Harvesting và NOMA trong CRN.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu phần cứng và phần mềm để triển khai mô hình mô phỏng là gì?

Hệ thống yêu cầu máy trạm chạy hệ điều hành Linux (Ubuntu 20.04/22.04 LTS) hoặc Windows 10/11 64-bit, RAM tối thiểu 8GB (khuyến nghị 16GB cho $10^7$ lần lặp Monte Carlo) và cài đặt phần mềm MATLAB phiên bản R2016b trở lên kèm theo Communications Toolbox và Signal Processing Toolbox.

2. Sự khác biệt căn bản giữa giao thức AF và DF trong đồ án là gì?

Giao thức Khuếch đại và Chuyển tiếp (Amplify-and-Forward - AF) chỉ nhân tín hiệu thu được với một hệ số khuếch đại rồi phát tiếp, dẫn đến việc khuếch đại cả tạp âm của chặng 1. Ngược lại, giao thức Giải mã và Chuyển tiếp (Decode-and-Forward - DF) được lựa chọn trong đồ án tiến hành giải mã, kiểm tra lỗi CRC và mã hóa lại hoàn toàn, giúp triệt tiêu hoàn toàn tạp âm tích lũy trước khi chuyển tiếp sang chặng 2.

3. Tại sao đường cong xác suất dừng lại xuất hiện "sàn lỗi" (Error Floor) ở vùng SNR cao?

Hiện tượng sàn lỗi xuất hiện do điều kiện ràng buộc can nhiễu $P_k = \min(I/|h_{kP}|^2, P)$. Khi công suất nguồn $P \to \infty$, công suất phát thực tế bị bão hòa và bị khống chế hoàn toàn bởi ngưỡng $I/|h_{kP}|^2$. Khi đó, xác suất dừng không còn phụ thuộc vào $P/N_0$ mà phụ thuộc cố định vào tỷ số $I/N_0$.

4. Hệ thống làm thế nào để thu nhận thông tin trạng thái kênh (CSI) của máy thu sơ cấp?

Trong thực tế, thông tin kênh can nhiễu ($h_{SP}, h_{kP}$) có thể thu thập thông qua:

  1. Nút $PU_{RX}$ định kỳ phát tín hiệu Beacon/Pilot;
  2. Sự hỗ trợ của một máy chủ quản lý phổ tập trung (Spectrum Band Manager);
  3. Kỹ thuật lắng nghe kênh phản hồi công suất từ phía mạng sơ cấp.

5. Thuật toán chọn Relay Max-Min có độ phức tạp tính toán là bao nhiêu?

Với mạng gồm $K$ nút tiếp sóng, thuật toán chỉ yêu cầu $2K$ phép so sánh cục bộ và 1 phép tìm giá trị cực đại trên mảng $K$ phần tử. Độ phức tạp tính toán tổng thể là $\mathcal{O}(K)$, hoàn toàn khả thi để thực thi theo thời gian thực trên các vi xử lý nhúng tốc độ thấp.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Xác định xác suất dừng của mạng vô tuyến nhận thức với ràng buộc can nhiễu" đã giải quyết trọn vẹn bài toán nâng cao độ tin cậy kết nối cho mạng vô tuyến nhận thức Underlay. Bằng việc kết hợp giao thức truyền thông hợp tác Decode-and-Forward và tiêu chuẩn chọn nút tiếp sóng Max-Min cải tiến, công trình đã:

  • Thiết lập thành công công thức giải tích closed-form chuẩn xác cho xác suất dừng $P_{CR}^o$.
  • Chứng minh hệ thống đạt được trọn vẹn bậc phân tập $K$ mà không gây tổn hại đến người dùng sơ cấp.
  • Cung cấp công cụ mô phỏng tin cậy, làm tiền đề vững chắc cho việc thiết kế, quy hoạch mạng vô tuyến thông minh thế hệ mới.

Các kỹ sư, nhà nghiên cứu và sinh viên quan tâm có thể ứng dụng trực tiếp các phương trình giải tích và mã nguồn mô phỏng của đồ án để phục vụ công tác nghiên cứu, tối ưu hóa mạng truyền thông vô tuyến hiện đại.