Đang tải... (xem toàn văn)
Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Ngẫu Nhiên Đa Ngƣời Dùng Trên Các Kênh Truyền Fading Tổng Quát (LV thạc sĩ)
HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THƠNG - VÕ VĂN THẮNG ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG VÔ TUYẾN NGẪU NHIÊN ĐA NGƢỜI DÙNG TRÊN CÁC KÊNH TRUYỀN FADING TỔNG QUÁT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2017 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THƠNG - VÕ VĂN THẮNG ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG VÔ TUYẾN NGẪU NHIÊN ĐA NGƢỜI DÙNG TRÊN CÁC KÊNH TRUYỀN FADING TỔNG QUÁT CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 60.52.02.08 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS TRẦN TRUNG DUY THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 2017 i LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố cơng trình khác TP.HCM, ngày……tháng……năm 2017 Học viên thực luận văn Võ Văn Thắng ii LỜI CẢM ƠN Lời em xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy TS Trần Trung Duy hƣớng dẫn tận tình, bảo em suốt trình thực luận văn Em xin gửi lời cảm ơn đến quý Thầy Cô – Học Viện Cơng Nghệ Bƣu Chính Viễn Thơng sở TP.HCM giảng dạy truyền đạt cho em kiến thức suốt thời gian học tập Học Viện Bên cạnh em xin cảm ơn quý anh chị bạn khóa cao học 20152017 động viên, tạo điều kiện cho em hồn thành khóa học TP.HCM, ngày……tháng……năm 2017 Học viên thực luận văn Võ Văn Thắng iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT V DANH MỤC BẢNG .vi DANH MỤC HÌNH .vii LỜI MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: LÝ THUYẾT TỔNG QUAN 1.1 Mạng vô tuyến 1.1.1 Truyền thông vô tuyến 1.1.2 Lịch sử phát triển 1.1.3 Đặc điểm truyền thông vô tuyến 1.2 Mạng vô tuyến ngẫu nhiên 1.3 Các hiệu thông dụng mạng vô tuyến 1.4 Mạng đa ngƣời dùng 1.5 Thu thập lƣợng sóng vơ tuyến (Radio frequency Energy Harvesting) 1.6 Các nghiên cứu liên quan 10 1.7 Lý chọn đề tài 11 1.8 Kết luận Chƣơng 12 CHƢƠNG II: MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 13 2.1 Mơ hình hệ thống đối tƣợng 13 2.2 Truyền nhận thông tin lƣợng đồng thời 14 2.3 Phân phối khoảng cách 15 2.4 Mô hình kênh truyền fading 17 2.5 Kỹ thuật chọn lựa ngƣời dùng 23 2.6 Hiệu hệ thống 26 iv 2.7 Kết luận Chƣơng 27 CHƢƠNG III: ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG 29 3.1 Chuẩn bị toán học 29 3.1.1 Hàm CDF PDF khoảng cách ngắn công thức (2.33) 29 3.1.2 Hàm CDF c công thức (2.36) 30 3.2 Các hiệu mơ hình NNN 30 3.2.1 Xác suất dừng (OP) 30 3.2.2 Năng lượng thu thập 33 3.3 Các hiệu mơ hình NGN 34 3.3.1 Xác suất dừng (OP) 34 3.3.2 Năng lượng thu thập 36 3.4 Các hiệu mơ hình NTU 37 3.4.1 Xác suất dừng (OP) 37 3.4.2 Năng lượng thu thập 38 3.5 Kết luận Chƣơng 38 CHƢƠNG IV: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ LÝ THUYẾT 39 4.1 Môi trƣờng mô 39 4.2 Kết luận Chƣơng 47 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 48 Kết luận 48 Hƣớng phát triển 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 v DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt BER Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bit BS Base Station Trạm gốc CDF Cumulative Distribution Function Hàm phân bố tích lũy CSI Channel State Information Thơng tin trạng thái kênh truyền EH Energy Harvesting Thu hoạch lƣợng ITU InternasionalTelecommunications Liên minh viễn thông quốc tế Union LOS Line of sight Đƣờng nhìn thẳng MIMO Multiple Input Multiple Output Hệ thống đa đầu vào đa đầu NLOS Non Line of sight Khơng có đƣờng nhìn thẳng OP Outage Probability Xác suất dừng PDF Probability Density Function Hàm mật độ xác suất RF Radio Frequency Tần số vô tuyến SER Symbol Error Rate Tỷ lệ lỗi ký tự SNR Signal- to- noise ratio Tỷ số tín hiệu nhiễu US USer Ngƣời dùng WSN Wireless Sensor Networks Mạng cảm biến không dây vi DANH MỤC BẢNG Bảng 4.1: Thơng số Hình 4.2 39 Bảng 4.2: Thơng số Hình 4.3 41 Bảng 4.3: Thông số Hình 4.4 42 Bảng 4.4: Thông số Hình 4.5 43 Bảng 4.5: Thông số Hình 4.6 43 Bảng 4.6: Thơng số Hình 4.7 44 Bảng 4.7: Thơng số Hình 4.8 45 vii DANH MỤC HÌNH Hình 1.1: Mơ hình mạng ngẫu nhiên Hình 1.2: Mạng đa ngƣời dùng Hình 2.1: Mơ hình hệ thống 13 Hình 2.2: Phân phối khoảng cách 15 Hình 2.3: Kiểm chứng hàm CDF công thức (2.8) 17 Hình 2.4: Kiểm chứng hàm CDF công thức (2.30) 23 Hình 3.1: Kiểm chứng hàm CDF cơng thức (3.2) 30 Hình 4.1: Môi trƣờng mô 39 Hình 4.2: Xác suất dừng mơ hình NNN kênh truyền fading Rayleigh 40 Hình 4.3: Xác suất dừng mơ hình NGN kênh truyền fading Rician 41 Hình 4.4: Xác suất dừng mơ hình NTU kênh truyền fading Rician 42 Hình 4.5: Xác suất dừng mơ hình NTU, NGN NNN kênh truyền fading Nakagami-m 43 Hình 4.6: Xác suất dừng mơ hình NTU, NGN NNN kênh truyền Weibull 44 Hình 4.7: Tổng lƣợng thu thập (EH) giao thức NTU, NGN NNN kênh truyền fading Rayleigh 45 Hình 4.8: Năng lƣợng thu thập trung bình ngƣời dùng giao thức NTU, NGN NNN kênh truyền fading Rayleigh 46 LỜI MỞ ĐẦU Trong truyền thông vô tuyến (Wireless Communications), không gian tự đƣợc sử dụng làm môi trƣờng truyền dẫn, thông tin đƣợc truyền từ máy phát đến máy thu sóng điện từ Truyền thơng vơ tuyến với tính linh hoạt di động, giúp cho kỹ thuật nhận đƣợc quan tâm đặc biệt từ nhà nghiên cứu Trong vài thập kỷ gần đây, tốc độ phát triển truyền thông vô tuyến tăng trƣởng nhanh chóng, đặc biệt nhu cầu truyền thơng di động băng rộng Để đáp ứng đƣợc nhu cầu ngày tăng, kỹ thuật phân tập đƣợc sử dụng để nâng cao tốc độ liệu, thông qua việc trang bị nhiều ănten máy phát máy thu Mơ hình truyền thơng cặp thu/phát đƣợc trang bị nhiều ănten đƣợc gọi mơ hình đa đầu vào - đa đầu MIMO (Multiple Input Multiple Output) Tuy nhiên, việc trang bị nhiều ănten phát đầu thu khó thực thiết bị nhƣ điện thoại di động nút cảm biến Bởi thiết bị có kích thƣớc nhỏ, nên việc trang bị nhiều ănten không khả thi Để đạt đƣợc độ lợi phân tập thiết bị thu đơn ănten, nhà nghiên cứu gần đƣa kỹ thuật chọn lựa ngƣời dùng (User Selection) Trong kỹ thuật này, tận dụng độc lập kênh truyền máy phát thiết bị thu (ngƣời dùng), thiết bị thu có kênh truyền tốt đến máy phát đƣợc chọn để phục vụ Nhƣ vậy, hệ thống đạt đƣợc hiệu phân tập mà khơng cần trang bị nhiều ănten phía máy thu Tuy nhiên, để chọn đƣợc ngƣời dùng có kênh truyền tốt, kỹ thuật yêu cầu hồi tiếp thông tin trạng thái kênh truyền (Channel State Information (CSI)) từ phía máy thu máy phát Trong mạng truyền thơng vơ tuyến, ngƣời dùng (User) xuất cách ngẫu nhiên, ví dụ nhƣ xuất ngẫu nhiên thuê bao di động xung quanh trạm gốc Bởi tính ngẫu nhiên này, khoảng cách ngƣời dùng thiết bị phát (trạm gốc) giá trị ngẫu nhiên Gần đây, việc nghiên cứu hiệu mạng ngẫu nhiên hƣớng nghiên cứu mới, nhận đƣợc quan tâm nhà khoa học nƣớc 38 dùng Do đó, giá trị xác xuất dừng OPNTU thấp số lƣợng ngƣời dùng lớn 3.4.2 Năng lượng thu thập Tƣơng tự nhƣ công thức (3.27), tổng lƣợng thu thập trung bình ngƣời dùng không đƣợc phục vụ tổng lƣợng thu thập đƣợc tất nút trừ lƣợng thu thập ngƣời dùng đƣợc chọn để phục vụ Trên kênh fading Rayleigh, tổng lƣợng thu thập trung bình N ngƣời dùng lại giao thức NTU là: ENTU GT1 EHc , (3.33) với GT1 tổng lƣợng thu thập đƣợc từ N ngƣời dùng đƣợc tính nhƣ cơng thức (3.28), EH c lƣợng mà ngƣời dùng tối ƣu USc thu hoạch đƣợc Năng lƣợng thu thập đƣợc mơ hình NTU đƣợc phân tích kết mô 3.5 Kết luận Chƣơng Trong Chƣơng 3, Học viên sử dụng cơng cụ tốn học để đánh giá thông số hiệu mô hình đề xuất Hầu hết biểu thức tốn học đƣợc đƣa dƣới dạng đóng, biểu thức dạng đóng dễ dàng đƣợc sử dụng để thiết kế quy hoạch mạng Trong chƣơng tiếp theo, kết mô Monte Carlo đƣợc sử dụng để kiểm chứng biểu thức toán học đƣợc dẫn Chƣơng 39 CHƢƠNG - KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ LÝ THUYẾT Trong chƣơng này, mô Monte Carlo đƣợc thực để kiểm chứng kết lý thuyết Chƣơng III Trong mô Monte Carlo, 105 106 phép thử đƣợc thực để xác định giá trị xác suất dừng tổng lƣợng thu thập giao thức đề xuất 4.1 Môi trƣờng mơ R US1 R0 USN BS USn Hình 4.1: Mơi trƣờng mơ Sử dụng lại nhƣ hình 2.1, mơi trƣờng mơ vành khun có bán kính lớn R bán kính nhỏ R Trạm gốc BS đƣợc đặt cố định gốc toạ độ, N ngƣời dùng xuất ngẫu nhiên vành khuyên Bảng 4.1: Thông số Hình 4.2 SNR T dB R0 R th N 5,30 0; 0.5; 1.5 Khơng ảnh hƣởng 40 Hình 4.2: Xác suất dừng mơ hình NNN kênh truyền fading Rayleigh Trong hình vẽ 4.2, xác suất dừng (OP) mơ hình NNN kênh truyền fading Rayleigh đƣợc vẽ theo thay đổi giá trị SNR T dB SNR T P / giá trị bán kính nhỏ R Các thơng số mô đƣợc đƣa nhƣ Bảng Ta lƣu ý OP phƣơng pháp không phụ thuộc vào số lƣợng ngƣời dùng xuất mạng Nhìn vào hình vẽ ta thấy giá trị OP mơ hình NNN giảm SNR T tăng Hơn nữa, OP nhỏ với giá trị nhỏ R Điều đƣợc giải thích nhƣ sau: R lớn khoảng cách trung bình BS US lớn theo, điều làm giảm SNR nhận đƣợc US, làm tăng giá trị OP hệ thống Cuối cùng, ta quan sát đƣợc kết mô lý thuyết trùng khớp với Trong hình vẽ 4.3, xác suất dừng (OP) mơ hình NGN kênh truyền fading Rician đƣợc thể Các thông số mô đƣợc đƣa nhƣ Bảng Nhìn vào hình vẽ ta thấy giá trị OP mơ hình NGN giảm số 41 lƣợng ngƣời dùng tăng Một lần nữa, ta quan sát đƣợc kết mô lý thuyết trùng khớp với Bảng 4.2: Thơng số Hình 4.3 SNR T dB R0 R th N K 5,15 0.5 1.5 1; 2; 5 Hình 4.3: Xác suất dừng mơ hình NGN kênh truyền fading Rician Trong hình vẽ 4.4, xác suất dừng (OP) mơ hình NTU kênh truyền fading Rician đƣợc thể Các thông số mô đƣợc đƣa nhƣ Bảng Nhìn vào hình vẽ 4.4, ta thấy giá trị OP mơ hình giảm hệ số Rician K tăng Quan sát từ hình vẽ 4.2 4.4, ta thấy xác suất 42 dừng mơ hình NTU giảm nhanh mơ hình lại tăng SNR T khoảng giá trị vừa lớn Bảng 4.3: Thơng số Hình 4.4 SNR T dB R0 R th N K 0,15 1.5 2 1; 2; Hình 4.4: Xác suất dừng mơ hình NTU kênh truyền fading Rician Hình vẽ 4.5 so sánh hiệu xác suất dừng phƣơng pháp đề xuất kênh truyền Nakagami - m Các thông số mô đƣợc đƣa nhƣ Bảng Từ hình vẽ, ta thấy mơ hình NTU đạt đƣợc hiệu cao hiệu mơ hình NNN thấp Nhƣ nhận xét trên, giá trị OP mơ hình NTU giảm nhanh tăng giá trị SNR T , giảm giá trị OP hai mơ hình NGN NTU gần nhƣ tuyến tính Các kết mơ lý thuyết 43 khớp với nhau, điều kiểm chứng xác cho cơng thức tốn học đạt đƣợc Chƣơng III Bảng 4.4: Thơng số Hình 4.5 SNR T dB R0 R th N m 10,10 2 Hình 4.5: Xác suất dừng mơ hình NTU, NGN NNN kênh truyền fading Nakagami-m Bảng 4.5: Thông số Hình 4.6 SNR T dB R0 R th N 10,10 0.5 1.5 1.5 3 0.5 44 Hình 4.6: Xác suất dừng mơ hình NTU, NGN NNN kênh truyền Weibull Tƣơng tự nhƣ hình vẽ 4.5, hình vẽ 4.6 so sánh giá trị OP 03 phƣơng pháp đề xuất kênh truyền Weibull Các thông số mô đƣợc đƣa nhƣ Bảng Ta lƣu ý rằng, giá trị đƣợc xác định nhƣ công thức (2.29): d Cũng vậy, mơ hình NGN cho hiệu nằm hai 1 1/ mơ hình NNN NTU Bảng 4.6: Thơng số Hình 4.7 SNR T dB R0 R N 5, 15 0.5 1.5 3.5 0.2 45 Hình 4.7: Tổng lƣợng thu thập (EH) giao thức NTU, NGN NNN kênh truyền fading Rayleigh Hình vẽ 4.7 so sánh tổng lƣợng thu thập đƣợc giao thức NTU, NGN NNN Các thông số mơ đƣợc trình bày Bảng Từ hình vẽ, ta thấy lƣợng thu thập đƣợc mơ hình NNN lớn nhất, tiếp đến mơ hình NGN cuối mơ hình NTU Hơn nữa, giá trị SNR T lớn, lƣợng thu thập đƣợc mơ hình NNN tăng nhanh hai mơ hình lại Ta quan sát đƣợc hình vẽ 4.7 kết mơ lý thuyết hai mơ hình NNN NGN trùng khớp với Riêng với mơ hình NTU, có kết mơ đƣợc thể Bảng 4.7: Thơng số Hình 4.8 SNR T dB R0 R N 0.5 2,10 0.5 46 Hình 4.8: Năng lƣợng thu thập trung bình ngƣời dùng giao thức NTU, NGN NNN kênh truyền fading Rayleigh Hình vẽ 4.8 vẽ lƣợng thu thập nút giao thức NTU, NGN NNN Cụ thể, ta lấy tổng lƣợng thu thập đƣợc chia cho N cho lƣợng thu thập trung bình 01 ngƣời dùng Các thơng số mơ đƣợc trình bày Bảng Ta quan sát từ hình vẽ lƣợng thu thập trung bình 01 ngƣời dùng giao thức NNN lớn Hơn nữa, chọn lựa ngƣời dùng để phục vụ ngẫu nhiên nên lƣợng thu thập trung bình giao thức không phụ thuộc vào số lƣợng ngƣời dùng Đối với mơ hình NGN, lƣợng thu thập 01 ngƣời dùng mơ hình lớn mơ hình NNN Hơn nữa, hai mơ hình NGN NNN đạt đƣợc lƣợng thu thập trung bình cao số lƣợng ngƣời dùng mạng tăng 47 4.2 Kết luận Chƣơng Trong Chƣơng này, kết mô sử dụng phƣơng pháp Monte Carlo đƣợc thực để kiểm chứng phân tích lý thuyết Chƣơng III Các kết đạt đƣợc Chƣơng đƣợc liệt kê nhƣ sau: Sự xác cơng thức tốn học đƣợc kiểm chứng mô MATLAB Mô thành công kênh truyền fading tổng quát nhƣ kênh Rician, Nakagami-m kênh WeiBull Mơ hình NTU mơ hình đạt đƣợc hiệu xác suất dừng tốt nhất, mơ hình NNN mơ hình có hiệu dừng thấp Mơ hình NTU phức tạp Cũng vậy, lƣợng thu thập ngƣời dùng lại mơ hình thấp nhất, so sánh với hai mơ hình lại Mơ hình NGN ln đạt đƣợc hiệu xác suất dừng lƣợng thu thập nằm hai mơ hình NNN NTU Việc thực thi mơ hình NGN đơn giản thực tế, nhiên hiệu xác suất dừng mơ hình khơng thể so sánh với mơ hình NTU, đặc biệt miền SNR lớn số lƣợng ngƣời dùng lớn Hiệu mơ hình đề xuất chịu tác động lớn thơng số nhƣ bán kính nhỏ R , số lƣợng (mật độ) ngƣời dùng hệ số kênh truyền khác 48 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Kết luận Theo định hƣớng đề cƣơng Khoa học, luận văn hoàn thành mục tiêu đặt ra, nghiên cứu mạng truyền thơng vô tuyến, đặc biệt mạng vô tuyến ngẫu nhiên Luận văn nghiên cứu đề xuất phƣơng án chọn ngƣời dùng hiệu để nâng cao chất lƣợng dịch vụ Hơn nữa, luận văn đề xuất phƣơng án thu hoạch lƣợng cho thiết bị không đƣợc chọn để phục vụ Nhƣ vậy, mạng vừa đạt đƣợc hiệu mong muốn, vừa đảm bảo lƣợng cho việc hoạt động Luận văn đề xuất 03 phƣơng pháp chọn lựa ngƣời dùng chọn ngƣời dùng ngẫu nhiên, chọn ngƣời dùng gần trạm gốc chọn lựa ngƣời dùng tốt theo chất lƣợng kênh truyền ngƣời dùng trạm gốc Hiệu 03 phƣơng pháp đƣợc đánh giá thông qua phân tích tốn học mơ theo hai thông số: xác suất dừng ngƣời dùng đƣợc chọn lƣợng thu thập đƣợc ngƣời dùng lại Các kết cho thấy có đánh đổi xác suất dừng lƣợng thu thập Cụ thể, mơ hình đạt đƣợc giá trị xác suất dừng thấp lƣợng thu thập đƣợc nhỏ mơ hình lại Luận văn nghiên cứu mơ hình kênh truyền fading tổng qt nhƣ kênh Nakagami-m, Rician kênh WeiBull Do đó, kết đạt đƣợc luận văn áp dụng cho nhiều trƣờng hợp mơ hình khác thực tế Hƣớng phát triển Trong tƣơng lai, luận văn phát triển theo hƣớng sau: Đánh giá thông số hiệu quan trọng khác mạng nhƣ tỷ lệ lỗi bit (BER), tỷ lệ lỗi ký tự (SER), dung lƣợng kênh trung bình, v.v Nghiên cứu mơ hình mạng ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật khác nhƣ chuyển tiếp phân tập, kỹ thuật truyền thông MIMO, Nghiên cứu mô hình mà mật độ ngƣời dùng khơng cố định 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] D H Vu, Q T Do, X N Tran and Vo Nguyen Quoc Bao, "Improved Relay Selection for MIMO-SDM Cooperative Communications", Proc of ICGHIT'13, 2013 [2] T T Duy, V N Q Bao, T Q Duong, "Secured Communication in Cognitive MIMO Schemes under Hardware Impairments", Proc of ATC 2014, Ha Noi, Viet Nam, pp 109-112, Oct 2014 [3] M Min, et al, “On Achievable Rate of User Selection for MIMO Broadcast Channels With Limited Feedback”, IEEE Trans Commu., Vol PP, no 99, 2016 [4] H Deng, H.-M Wang, J Yuan, W Wang, Q Yin, “Secure Communication in Uplink Transmissions: User Selection and Multiuser Secrecy Gain”, IEEE Transactions on Communications, vol 64, no 8, pp 3492 – 3506, Aug 2016 [5] S Srinivasa, M Haenggi, “Distance Distributions in Finite Uniformly Random Networks: Theory and Applications”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 59, no 2, pp 940 – 949, 2010 [6] Z Gong, M Haenggi, “Interference and Outage in Mobile Random Networks: Expectation, Distribution, and Correlation”, IEEE Transactions on Mobile Computing, vol 13, no 2, pp 337 - 349, 2014 [7] Vo Nguyen Quoc Bao, Luu Pham Tuyen, and Huynh Huu Tue, "A Survey on Approximations of One-Dimensional Gaussian Q-Function", REV Journal on Electronics and Communications, 2015 [8] N T Van, H M Tan, T M Hoang, T T Duy and V N Q Bao, "Exact Outage Probability of Energy Harvesting Incremental Relaying Networks with MRC Receiver", The 2016 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2016) , Ha Noi, Viet Nam, pp 120 - 125, Oct 2016 [9] P M Quang, T T Duy and V N Q Bao, "Performance Evaluation of Underlay Cognitive Radio Networks over Nakagami-m Fading Channels with 50 Energy Harvesting", The 2016 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2016) , Ha Noi, Viet Nam, pp 108 - 113, Oct 2016 [10] T M Hoang, T T Duy, V.N.Q Bao, "On the Performance of Non-linear Wirelessly Powered Partial Relay Selection Networks over Rayleigh Fading Channels", The Third Nafosted Conference on Information and Computer Science (NICS2016), Danang city, Viet Nam, pp - 11, Sep 2016 [11] P T D Ngoc, T T Duy, V N Q Bao and H V Khuong, "Transmit Antenna Selection Protocols in Random Cognitive Networks under Impact of Hardware Impairments", Proc of NICS2016, Sep 2016 [12] Mai Van Mai, "Nghiên cứu hiệu mạng ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật chọn lựa anten phát tác động suy hao phần cứng", Luận văn Cao học 2016, Học viện Cơng nghệ Bƣu Viễn thông [13] T M Hoang, T Q Duong, H A Suraweera, C Tellambura, and H Vincent Poor, " Cooperative Beamforming and User Selection for Improving the Security of Relay-aided Systems," IEEE Trans on Commun., 2015 [14] T Q Duong, T M Hoang, C Kundu, M Elkashlan, and A Nallanathan, “Optimal Power Allocation for Multiuser Secure Communication in Cooperative Relaying Networks”, IEEE Wireless Communications Letters, July 2016 [15] P M Quang, T T Duy and V N Q Bao, "Energy Harvesting-based Spectrum Access Model in Overlay Cognitive Radio", Proc of ATC 2015, Ho Chi Minh city, Viet Nam, pp 231 - 236, Oct 2015 [16] P M Quang, T T Duy and V N Q Bao, "Performance Evaluation of Underlay Cognitive Radio Networks over Nakagami-m Fading Channels with Energy Harvesting", Proc of ATC 2016, Ha Noi, Viet Nam, pp 108 - 113, Oct 2016 [17] A Papoulis and S.U Pillai, “Probability, Random Variables and Stochastic Process”, 4ed., 2002 51 [18] P T D Ngoc, T T Duy, V N Q Bao and H V Khuong, "Performance Enhancement for Underlay Cognitive Radio with Partial Relay Selection Methods under Impact of Hardware Impairment", in Proc of the 2015 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2015), pp 645 650, Oct 2015 [19] T T Duy and V.N.Q Bao, "Performance Analysis of Cooperative-based Multi-hop Transmission Protocols in Underlay Cognitive Radio with Hardware Impairment", VNU Journal of Computer Science and Communication Engineering, vol 31, no 2, pp 15-28, 2015 [20] T T Duy, P N Son, "Secrecy Performances of Multicast Underlay Cognitive Protocols with Partial Relay Selection and without Eavesdropper’s Information", KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS), vol 9, no 11, pp 4623-4643, Nov 2015 [21] T L Thanh, V.N.Q Bao, T T Duy, "Capacity Analysis of Multihop Decode and Forward over Rician Fading Channels", Proc of ComManTel 2014, 2014 [22] T Q Duong, T T Duy, M Matthaiou, T Tsiftsis, G K Karagiannidis, "Cognitive Cooperative Networks in Dual-Hop Asymmetric Fading Channels", IEEE Global Communications Conference (Globecom), Atlanta, GA, pp 977-983, Dec 2013 [23] I S Gradshteyn and I M Ryzhik, “Table of Integrals, Series, and Products”, 6th ed San Diego, CA: Academic, 2000 [24] Y Deng, L Wang, M Elkashlan, K Jin Kim, and T Q Duong, “Generalized Selection Combining for Cognitive Relay Networks over Nakagami-m Fading," IEEE Trans on Signal Processing, vol 63, no 8, pp 1993-2006, Apr 2015 [25] P T Tin, D T Hung, T T Duy and M Voznak, "Analysis of Probability of Non-zero Secrecy Capacity for Multi-hop Networks in Presence of Hardware Impairments over Nakagami-m Fading Channels", RadioEngineering, vol 25, no 4, pp 774-782, Dec 2016 52 [26] A Chaminda, J Samarasekera, Dac-Binh Ha, H K Nguyen, “Best relay selection for underlay cognitive relaying networks over Weibull fading channels”, Proc of ComManTel 2014, 2014 [27] C Zhong, T Ratnarajah, “Performance of user selection in cognitive broadcast channels”, IEEE Transactions on Communications, vol 60, no 12, pp 3529–3534, Dec 2012 [28] S I Kim, I M Kim, J Heo, “Secure transmission for multiuser relay networks”, IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 14, no 7, pp 3724–3737, 2012 [29] https://www.wolfram.com/mathematica/ [30] https://www.mathworks.com/products/matlab.html ... - VÕ VĂN THẮNG ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG VÔ TUYẾN NGẪU NHIÊN ĐA NGƢỜI DÙNG TRÊN CÁC KÊNH TRUYỀN FADING TỔNG QUÁT CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 60.52.02.08 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT... ba, mạng truyền thông vô tuyến, ngƣời dùng xuất cách ngẫu nhiên Bởi tính ngẫu nhiên này, khoảng cách ngƣời dùng thiết bị phát (trạm gốc) biến ngẫu nhiên Gần đây, việc nghiên cứu hiệu mạng ngẫu nhiên. .. khác, thiết bị vơ tuyến có thêm lƣợng để trì hoạt động Để góp phần giải tốn trên, em xin chọn đề tài Đánh giá hiệu mạng vô tuyến ngẫu nhiên đa người dùng kênh truyền fading tổng quát ” mục đích