BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN TIẾN HÒA GIẢI PHÁP PHÂN CHIA TẦN SỐ VÀ CÔNG SUẤT DƯỚI ĐIỀU KIỆN RÀNG BUỘC NHIỄU CHO TRUYỀN THÔNG NHẬN THỨC SỬ DỤNG OFDM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG HÀ NỘI - 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN TIẾN HÒA GIẢI PHÁP PHÂN CHIA TẦN SỐ VÀ CÔNG SUẤT DƯỚI ĐIỀU KIỆN RÀNG BUỘC NHIỄU CHO TRUYỀN THÔNG NHẬN THỨC SỬ DỤNG OFDM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Chuyên ngành: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Mã ngành: 62520208 GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN VĂN ĐỨC HÀ NỘI - 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết trình bày luận án công trình nghiên cứu hướng dẫn cán hướng dẫn Các số liệu, kết trình bày luận án hoàn toàn trung thực chưa công bố công trình trước Các kết sử dụng tham khảo trích dẫn đầy đủ theo quy định Hà Nội, Ngày 07 tháng 07 năm 2016 Tác giả Nguyễn Tiến Hòa LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành chuyên đề này, xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến Thày cô môn Kỹ thuật Thông tin đồng nghiệp môn Mạch Xử lý Tín hiệu, Viện Điện tử Viễn thông hỗ trợ giúp đỡ suốt trình làm Luận án Tiến sỹ trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Tôi xin cảm ơn đến Thày giáo hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Văn Đức hướng dẫn bảo suốt trình làm Luận án Tôi xin gửi lời cảm ơn đến TS Nguyễn Thành Hiếu góp ý quan trọng Luận án MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT iv DANH MỤC HÌNH VẼ vii DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC x GIỚI THIỆU LUẬN ÁN Chương NHIỄU VÀ DUNG LƯỢNG TRONG MẠNG TRUYỀN THÔNG NHẬN THỨC 15 1.1 Truyền thông nhận thức 15 1.2 Ứng dụng OFDM truyền thông nhận thức 16 1.2.1 Lợi ích sử dụng OFDM 16 1.2.2 Vì OFDM ứng dụng truyền thông nhận thức 17 1.3 Nhiễu mạng truyền thông nhận thức 18 1.3.1 Các phương pháp giảm búp sóng phụ 19 1.3.2 Nhiễu từ SU sang PU 22 1.3.3 Nhiễu từ PU sang SU 24 1.3.4 Nhiễu SU 25 1.4 Dung lượng kênh hệ thống truyền thông nhận thức 26 1.4.1 Dung lượng kênh hệ thống SISO-OFDM CR 26 1.4.2 Dung lượng kênh hệ thống MIMO-OFDM CR 27 1.5 Tối ưu có ràng buộc 32 1.6 Kết luận chương 33 Chương PHÂN BỔ TÀI NGUYÊN TRONG HỆ THỐNG CR ĐƠN NGƯỜI DÙNG 35 2.1 Giới thiệu 35 i ii 2.2 Mô hình hệ thống CR-OFDM đơn người dùng đặt vấn đề 38 2.3 Các mô hình điều kiện giới hạn nhiễu 40 2.3.1 Mô hình đảm bảo chất lượng dịch vụ PU cần bảo vệ với mức giới hạn can nhiễu 40 2.3.2 Mô hình đảm bảo chất lượng dịch vụ PU cần bảo vệ với nhiều mức giới hạn can nhiễu 41 2.3.3 Mô hình đảm bảo chất lượng dịch vụ PU cần bảo vệ với nhiều mức giới hạn can nhiễu dựa tham số SINR 42 2.4 Đề xuất cách tính nghiệm giải tích phân bổ công suất tối ưu với điều kiện biên cho hệ thống CR-OFDM đơn người dùng 43 2.4.1 Lời giải cho mô hình đảm bảo chất lượng dịch vụ với mức giới hạn can nhiễu 43 2.4.2 Lời giải cho mô hình đảm bảo chất lượng dịch vụ với nhiều mức giới hạn can nhiễu 45 2.4.3 Lời giải cho mô hình đảm bảo chất lượng dịch vụ với nhiều mức giới hạn dựa tham số SINR 46 2.5 Phương pháp phân bổ công suất cận tối ưu 48 2.5.1 Phương pháp phân bổ công suất 49 2.5.2 Phương pháp Scheme A, Scheme B Bansal 50 2.5.3 Đề xuất phương pháp bám nhiễu bậc hai SOIT 52 2.6 Kết mô 57 2.6.1 Phân bổ công suất tối ưu 58 2.6.2 Phân bổ công suất cận tối ưu 62 2.7 Kết luận chương 65 Chương PHÂN BỔ TÀI NGUYÊN TRONG HỆ THỐNG CR ĐA NGƯỜI DÙNG 67 3.1 Giới thiệu 67 3.2 Mô hình hệ thống CR-OFDM đa người dùng đặt vấn đề 69 3.3 Vấn đề phân chia kênh 69 3.3.1 Phương pháp phân chia kênh 70 3.3.2 Đề xuất phương pháp phân chia kênh động (IIA) dựa nhiễu từ PU sang SU 70 iii 3.3.3 Đề xuất phương pháp phân chia kênh động (CCA) dựa nhiễu từ SU sang PU 72 3.4 Vấn đề phân bổ công suất 74 3.4.1 Đặt vấn đề 74 3.4.2 Đề xuất cách tính nghiệm phân bổ công suất giải tích tối ưu với điều kiện biên cho hệ thống CR-OFDM đa người dùng 77 3.4.3 Phương pháp phân bổ công suất 79 3.4.4 Đề xuất mở rộng phương pháp bám nhiễu bậc hai SOIT 80 3.4.5 Đề xuất mở rộng phương pháp Scheme A 83 3.4.6 Đề xuất mở rộng phương pháp Scheme B 85 3.5 Kết mô 86 3.5.1 Phân bổ công suất tối ưu 86 3.5.2 Phân bổ công suất cận tối ưu 92 3.6 Kết luận chương 97 KẾT LUẬN 98 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 102 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt 4G The fourth Generation Thế hệ thứ 5G The fifth Generation Thế hệ thứ AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu tạp âm Gauss trắng BER Bit Error Rate Tỉ lệ lỗi bít CCA Cognitive Carrier Aggregation Tập hợp sóng mang thông minh CDMA Code Division Multiple Access Đa truy nhập phân chia theo mã CR Cognitive Radio Truyền thông nhận thức CP Cyclic Prefix Tiền tố lặp CBS Cognitive Base Station Trạm truyền thông nhận thức CRN Cognitive Radio Network Mạng truyền thông nhận thức CPE Customer Premises Equipment Thiết bị khách hàng sở CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh DCC Dynamic Carriers Cancellation Chèn không động DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc DSA Dynamic Spectrum Access Truy cập phổ động DSP Digital Signal Processor Bộ xử lý tín hiệu số ETSI European Telecommunications Viện Tiêu chuẩn Standards Institute Viễn thông châu Âu EVD Eigenvalue Decomposition Phân tích trị riêng FCC Federal Communications Ủy ban Truyền Commission thông Liên bang Frequency Division Duplexing Phân chia tần số song công FDD iv v FDMA Frequency Division Multiple Đa truy cập phân chia Access tần số FFT Fast Fourier Transform Biến đổi nhanh Fourier ICI Inter Channel Interference Nhiễu liên kênh IDFT Inverse Discrete Fourier Biến đổi ngược Fourier Transform rời rạc Institute of Electrical Viện công nghệ Kỹ sư and Electronics Engineers Điện Điện tử Inverted Interference Phân chia nghịch Assignment đảo nhiễu IPC Interference Power Constraint Công suất can nhiễu giới hạn ISI Inter Symbol Interference Nhiễu liên ký tự KKT Karush-Kuhn-Tucker Karush-Kuhn-Tucker LAN Local Area Network Mạng máy tính cục LP Linear Programming Quy hoạch tuyến tính LTE Long Term Evolution Tiến hóa dài hạn MAC Medium Acess Control Layer Lớp điều khiển truy cập MDR Minimum Data Rate Tốc độ truyền tối thiểu MIMO Multiple-Input-Multiple-Output Ăng-ten đa đầu vào đa đầu NLP Non-Linear Programming Quy hoạch không tuyến tính OFDM Orthogonal Frequency Division Ghép kênh phân chia Multiplexing tần số trực giao IEEE IIA OFDMA Orthogonal Frequency Division PAPR Đa truy cập phân Multiplexing Access chia tần số trực giao Peak-to-Average Power Ratio Tỷ số công suất đỉnh công suất trung bình PHY Physical Layer Lớp vật lý PR Primary Receiver Máy thu sơ cấp PSD Power Spectrum Density Mật độ phổ công suất PT Primary transmitter Máy phát sơ cấp PU Primary User Người dùng sơ cấp PUs Primary User System Hệ thống người dùng sơ cấp vi QoS Quality of Service Chất lượng phục vụ SDR Software-Defined Radio Vô tuyến định nghĩa phần mềm SISO Single-Input-Single-Output Đơn Ăng-ten thu phát SINR Signal to Interference Tỷ số tín hiệu plus Noise Ratio tạp âm cộng nhiễu SNR Signal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu tạp âm SOIT Second Order Interference Bám nhiễu bậc hai Tracking SR Secondary Receiver Phía thu thứ cấp ST Secondary Transmitter Phía phát thứ cấp SU Secondary User Người dùng thứ cấp SUs Secondary User System Hệ thống người dùng thứ cấp SVD Singular Value Decomposition Phân tích giá trị đơn TDMA Time Division Multiple Access Đa truy cập phân chia thời gian WIFI Wireless Fidelity WRAN Wireless Regional Area Network Mạng không dây khu vực WLAN Wireless Local Access Network Mạng máy tính cục WiMAX Worldwide Interoperability WiMAX for Microwave Access Mạng không dây KẾT LUẬN Luận án nghiên cứu kỹ thuật tối ưu cận tối ưu trình phân chia kênh động phân bổ công suất đường xuống hệ thống truyền thông nhận thức ứng dụng OFDM (CR-OFDM) đơn đa người dùng Luận án xem xét vấn đề tối ưu dung lượng kênh hệ thống CR với điều kiện biên bao gồm việc bảo vệ chất lượng dịch vụ hệ thống cấp phép PU Các kết đóng góp luận án hướng nghiên cứu trình bày đây: A: Một số kết đạt luận án Đưa nghiệm giải tích tối ưu dạng đóng cho mô hình hệ thống CR-OFDM đơn người dùng với ba kịch bảo vệ chất lượng dịch vụ cho ba hệ thống PU khác nhau, bao gồm: • Hệ thống PU cần bảo vệ với mức can nhiễu giới hạn Xây dựng mô hình cho phép PU hoạt động với chất lượng dịch vụ (QoS) mức chấp nhận can nhiễu từ SU nằm mức giới hạn cho phép IPC • Hệ thống PU cần bảo vệ với nhiều mức can nhiễu giới hạn Mở rộng kịch thứ cho trường hợp nhiều hệ thống PU hoạt động hệ thống PU cần hoạt động với QoS khác nhau, qua mức giới hạn IPC hệ thống PU khác • Nhiều hệ thống PU cần bảo vệ với nhiều mức giới hạn đưa tham số SINR Cho phép tính toán tốc độ truyền dẫn tối thiểu (MDR) hệ thống PU dựa tỉ lệ lỗi bít truyền dẫn (BER) cách đặt giới hạn thông số tỉ lệ tín hiệu nhiễu cộng tạp âm (SINR) Kịch cho phép bảo vệ nhiều hệ thống PU với nhiều tốc độ truyền dẫn khác Kết nghiệm giải tích tối ưu công suất phát Pi sóng mang hệ thống CR-OFDM phụ thuộc vào nhiễu từ SU sang PU 98 99 mà nhiễu từ PU sang SU Đề xuất giải pháp phân bổ công suất phát bám nhiễu bậc hai (SOIT) cho hệ thống CR-OFDM đơn nguời dùng Việc phân bổ công suất cho sóng mang xa dải tần PU thực Sau đó, giảm công suất dựa phương trình bậc hai mô tả xấp xỉ nhiễu từ SU sang PU đến hết quỹ công suất phát Điều dẫn đến số lượng sóng mang bị tắt động (dynamic nulling), qua làm giảm độ phức tạp thuật toán xuống mức O(N log N ) so với phương pháp tối ưu O(N ) Giải pháp mang lại hiệu dung lượng hệ thống tốt so với giải pháp phân bổ công suất truyền thống Scheme A Scheme B đưa công trình Bansal Kết mô phương pháp đề xuất mang lại hiệu dung lượng xấp xỉ 95% so với phương pháp phân chia tối ưu, cao xấp xỉ 43% so với phương pháp Scheme A 25% so với phương pháp Scheme B Hơn luận án mở rộng hệ thống CR-MIMO-OFDM áp dụng phương pháp đề xuất cho hệ thống Dung lượng kênh truyền hệ thống CR-MIMO-OFDM tăng nhờ phân tập không gian ăng ten Đề xuất hai giải pháp phân chia tần số dựa nhiễu cho hệ thống CR-OFDM đa người dùng, cụ thể: • Giải pháp phân chia nhiễu nghịch đảo IIA dựa công mức nhiễu Ở cặp thu phát CR phân chia dải tần số cho chúng gây can nhiễu lên hệ thống PU IIA sử dụng phương pháp luận thuật toán rót nước cải tiến kỹ thuật phân chia kênh IIA tính toán dựa nhiễu từ hệ thống PU sang SU hoàn toàn xác định phía phát hệ thống SU Do giải pháp có độ phức tạp tính toán thấp (O(N )) nên dễ dàng ứng dụng hệ thống thực Bên cạnh ưu điểm mang lại hiệu dung lượng cao nhất, giải pháp có nhược điểm không mang lại công QoS kênh • Giải pháp phân chia tập hợp sóng mang thông minh (CCA) dựa đảm bảo QoS Số lượng sóng mang phân bổ cho kênh SU theo sách kênh chịu lượng can nhiễu từ PU sang CCA giúp đảm bảo công QoS kênh SU giải pháp dựa mức can nhiễu giới hạn đưa PU Mức can 100 nhiễu xác định, đó, giải pháp có ý nghĩa thực tế cao Mặc dù vậy, giải pháp có nhược điểm số lượng PU lớn với nhiều mức can nhiễu giới hạn, CCA có độ phức tạp thuật toán L × O(N ) cao so với IIA kỹ thuật phân chia (O(N )) Đề xuất hai phương án giải toán tối ưu cận tối ưu phân bổ công suất hệ thông CR-OFDM đa người dùng, cụ thể: • Bài toán tối ưu: đưa nghiệm giải tích dạng đóng cho công suất phân bổ tối ưu không xem xét nhiễu tương hỗ truyền thống MUI PU SU mà nhiễu nội (IUI) người dùng SU • Bài toán cận tối ưu: mở rộng giải pháp SOIT đề xuất mở rộng Scheme A Scheme B Bansal [8], [9] cho trường hợp đa người dùng B: Hướng phát triển Luận án tập trung vào nghiên cứu đánh giá phương pháp tối ưu cận tối công suất phát sóng mang hệ thống CR-OFDM đơn đa người dùng điều kiện ràng buộc nhiễu giới hạn Theo nhận định chủ quan nghiên cứu sinh, hướng tiếp cận tối ưu số vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu sau: • Đối với hệ thống CR-OFDM đa người dùng: Việc giả sử nhiễu nhiễu trắng Gauss số lượng người dùng SU lớn Mở rộng hướng nghiên cứu xem xét nhiễu tương hỗ người dùng SU vấn đề bỏ ngỏ Việc đưa nghiệm giải tích tối ưu cho công suất phát xem xét loại nhiễu đánh giá dung lượng kênh hệ thống CR-OFDM điều kiện thực tế • Đối với vấn đề phân bổ công suất cận tối ưu: Trong luận án, nghiên cứu sinh đưa phương pháp bám nhiễu bậc hai Dựa nghiệm giải tích tối ưu, bước nghiên cứu sử dụng hai phương trình bám theo hai loại nhiễu từ PU sang SU ngược lại để nâng cao dung lượng hệ thống CR • Mở rộng hướng nghiên cứu hệ thống Massive MIMO Hệ thống Massive MIMO chủ đề nghiên cứu quan tâm lớn giới Việc 101 nghiên cứu lựa chọn nhóm ăng-ten tối ưu, công suất phát tối ưu ăng-ten nhằm nâng cao hiệu dung lượng vấn đề phát triển tiếp từ kết luận án • Triển khai test-bed Đặc biệt, đề tài nghiên cứu thành công số giải pháp đề xuất triển khai nhằm đưa kết thực nghiệm test-bed Đây hướng nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn cần thực DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN C1 Hoa, N T Hieu, N T Van Duc, N Gelle, G & Choo, H (2013) Second order suboptimal power allocation for OFDM-based cognitive radio systems In Proceedings of the 7th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, pp 50 C2 Hoa, N T Hieu, N T Van Duc, N & Giang, T V B (2013) Power optimization for multiuser MISO-OFDMA based cognitive radio systems In IEEE International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp 7–11 C3 Nguyen, T H Tran, H M Nguyen, T H Van Le, T.; Nguyen, V K & others (2014) Optimal resource allocation for multiusers FDMA-based cognitive radio with mutual interference threshold In IEEE International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp 477– 481 C4 Nguyen, T H & others (2015) Power control and multi-bands assignment for Cognitive Radio in LTE scenario National Foundation for Science and Technology Development Conference on Information and Computer Science (NICS), pp 289–293 J1 Nguyen, T H Nguyen, T H Ha, D T Gelle, G Choo, H & others (2014) Second Order Suboptimal Power Allocation for MIMO-OFDM Based Cognitive Radio System KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS) 8(8), 2647–2662 J2 Nguyễn Tiến Hòa Nguyễn Văn Đức (2016) Effect of Spectrum Assignment on the Performance of Cognitive Radio Coexistence in the DVB-T Television Broadcast Bands Tạp chí Khoa học Công nghệ, ĐHBK, Hà Nội, 10(2016),048–054 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Akyildiz, I F., W.-Y Lee, M C Vuran, and S Mohanty (2006) Next generation dynamic spectrum access cognitive radio wireless networks: a survey Computer Networks 50 (13), 2127–2159 [2] Akyildiz, I F., W.-Y Lee, M C Vuran, and S Mohanty (2008) A survey on spectrum management in cognitive radio networks IEEE Communications Magazine 46 (4), 40–48 [3] Akyildiz, I F., B F Lo, and R Balakrishnan (2011) Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks: A survey Physical communication (1), 40–62 [4] Alagha, N S and P Kabal (1999) Generalized raised-cosine filters IEEE Transactions on Communications 47 (7), 989–997 [5] Araujo, A and E Giné (1980) The central limit theorem for real and Banach valued random variables, Volume 431 Wiley New York [6] Attar, A., M R Nakhai, et al (2009) Cognitive radio game for sec- ondary spectrum access problem IEEE Transactions on Wireless Communications (4), 2121–2131 [7] Bansal, G., Z Hasan, J Hossain, and V K Bhargava (2010) Subcarrier and power adaptation for multiuser OFDM-based cognitive radio systems In National Conference on Communications (NCC), pp 1–5 IEEE [8] Bansal, G., J Hossain, and V K Bhargava (2008) Optimal and suboptimal power allocation schemes for OFDM-based cognitive radio systems IEEE Transactions on Wireless Communications (11), 4710–4718 [9] Bansal, G., M Hossain, and V Bhargava (2007) Adaptive power loading for OFDM-based cognitive radio systems In IEEE International Conference on Communications, pp 5137–5142 103 104 [10] Bansal, G., M Hossain, and V Bhargava (2011) Adaptive power loading for OFDM-based cognitive radio systems with statistical interference constraint IEEE Transactions on Wireless Communications 10 (9), 2786–2791 [11] Bao, V N Q., T D Thuan, N T Quy, L M Trung, et al (2011) Vietnam spectrum occupancy measurements and analysis for cognitive radio applications In International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp 135–143 [12] Bazaraa, M S., H D Sherali, and C M Shetty (2013) Nonlinear programming: theory and algorithms John Wiley & Sons [13] Borwein, J M and A S Lewis (2010) Convex analysis and nonlinear optimization: theory and examples Springer Science & Business Media [14] Boyd, S and L Vandenberghe (2009) Convex optimization Cambridge university press [15] BRAN, E (2000) Broadband radio access networks (bran), hiperlan type 2, physical (phy) layer Technical Specification ETSI TS 101, 475 [16] Brandes, S., I Cosovic, and M Schnell (2006) Reduction of out-of-band radiation in OFDM systems by insertion of cancellation carriers IEEE Communications Letters 10 (6), 420–422 ˇ [17] Cabri´ c, D and R W Brodersen (2005) Physical layer design issues unique to cognitive radio systems In IEEE 16th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, PIMRC 2005, Volume 2, pp 759–763 [18] Cabric, D., S M Mishra, and R W Brodersen (2004) Implementation issues in spectrum sensing for cognitive radios In Conference record of the thirty-eighth Asilomar conference on Signals, systems and computers, 2004, Volume 1, pp 772–776 [19] Chen, C.-H and C.-L Wang (2010) Joint subcarrier and power allocation in multiuser ofdm-based cognitive radio systems In IEEE International Conference on Communications (ICC), pp 1–5 105 [20] Chen, C.-H., C.-L Wang, and C.-T Chen (2011) A resource allocation scheme for cooperative multiuser ofdm-based cognitive radio systems IEEE Transactions on Communications 59 (11), 3204–3215 [21] Commission, F C et al (2002) Report of the spectrum efficiency working group Reports (Nov 2002) [22] Commitee, E N (2001) Broadband radio access networks (BRAN); HIPERLAN type 2; physical (PHY) layer Norme ETSI, document RTS0023003-R2, European Telecommunications Standards Institute, SophiaAntipolis, Valbonne, France [23] Cover, T M and J A Thomas (2012) Elements of information theory John Wiley & Sons [24] Doyle, L (2009) Essentials of cognitive radio Cambridge University Press [25] Dulek, B., N D Vanli, S Gezici, and P K Varshney (2013) Optimum power randomization for the minimization of outage probability IEEE Transactions on Wireless Communications 12 (9), 4627–4637 [26] Enserink, S and D Cochran (1994) A cyclostationary feature detector In Conference Record of the Twenty-Eighth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, Volume 2, pp 806–810 IEEE [27] Goldsmith, A (2005) Wireless communications Cambridge university press [28] Goldsmith, A., S A Jafar, N Jindal, and S Vishwanath (2003) Capacity limits of MIMO channels IEEE Journal on Selected Areas in Communications 21 (5), 684–702 [29] Goldsmith, A J and P P Varaiya (1997) Capacity of fading channels with channel side information IEEE Transactions on Information Theory 43 (6), 1986–1992 [30] Grant, M., S Boyd, and Y Ye (2008) Cvx: Matlab software for disciplined convex programming [31] Han, B (2012) Wide-area mobile content delivery University of Maryland, College Park 106 [32] Haykin, S (2005) Cognitive radio: brain-empowered wireless communications IEEE Journal on Selected Areas in Communications 23 (2), 201–220 [33] Haykin, S., D J Thomson, and J H Reed (2009) Spectrum sensing for cognitive radio Proceedings of the IEEE 97 (5), 849–877 [34] Hieu, N T., D C Hieu, N V Kinh, et al (2012) Impact of windowing on power allocation in cognitive radio systems In Fourth International Conference on Communications and Electronics (ICCE), pp 212–216 IEEE [35] Hoang, A T., Y.-C Liang, and M H Islam (2010) Power control and channel allocation in cognitive radio networks with primary users’ cooperation IEEE Transactions on Mobile Computing (3), 348–360 [36] Hossain, E and V K Bhargava (2007) Cognitive wireless communication networks Springer [37] Hsu, C.-N., H.-J Su, and P.-H Lin (2011) Joint subcarrier pairing and power allocation for OFDM transmission with decode-and-forward relaying IEEE Transactions on Signal Processing 59 (1), 399–414 [38] Huang, J., V G Subramanian, R Agrawal, R Berry, et al (2009) Downlink scheduling and resource allocation for OFDM systems IEEE Transactions on Wireless Communications (1), 288–296 [39] Hwang, T., C Yang, G Wu, S Li, and G Y Li (2009) OFDM and its wireless applications: a survey IEEE Transactions on Vehicular Technology 58 (4), 1673–1694 [40] Jang, J and K B Lee (2003) Transmit power adaptation for multiuser OFDM systems IEEE Journal on Selected Areas in Communications 21 (2), 171–178 [41] Jovicic, A and P Viswanath (2006) Cognitive radio: An informationtheoretic perspective In Information Theory, 2006 IEEE International Symposium on, pp 2413–2417 [42] Kang, X., Y.-C Liang, A Nallanathan, H Garg, and R Zhang (2009) Optimal power allocation for fading channels in cognitive radio networks: Ergodic capacity and outage capacity IEEE Transactions on Wireless Communications (2), 940–950 107 [43] Keller, T and L Hanzo (2000) Adaptive multicarrier modulation: a convenient framework for time-frequency processing in wireless communications Proceedings of the IEEE 88 (5), 611–640 [44] Le, L B and E Hossain (2008) Resource allocation for spectrum underlay in cognitive radio networks IEEE Transactions on Wireless Communications (12), 5306–5315 [45] Letaief, K B and W Zhang (2009) Cooperative communications for cognitive radio networks Proceedings of the IEEE 97 (5), 878–893 [46] Liang, Y.-C., Y Zeng, E C Peh, and A T Hoang (2008) Sensing- throughput tradeoff for cognitive radio networks IEEE Transactions on Wireless Communications (4), 1326–1337 [47] Mahmoud, H., T Yucek, and H Arslan (2009) OFDM for cognitive radio: merits and challenges IEEE Wireless Communications 16 (2), 6–15 [48] Mahmoud, H A and H Arslan (2008) Sidelobe suppression in OFDMbased spectrum sharing systems using adaptive symbol transition IEEE Communications Letters 12 (2), 133–135 [49] Mai, D T T., T C Chung, N Q Tuan, and D.-T Nguyen (2010) Improving cooperative spectrum sensing under correlated log-normal shadowing In 2010 International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery (CyberC), pp 365–370 IEEE [50] Malik, S A., M A Shah, A H Dar, A Haq, A U Khan, T Javed, and S A Khan (2010) Comparative analysis of primary transmitter detection based spectrum sensing techniques in cognitive radio systems Australian journal of basic and applied sciences (9), 4522–4531 [51] Marques, A G., X Wang, and G B Giannakis (2009) Dynamic resource management for cognitive radios using limited-rate feedback IEEE Transactions on Signal Processing 57 (9), 3651–3666 [52] Mietzner, J., L Lampe, and R Schober (2009) Distributed transmit power allocation for multihop cognitive-radio systems IEEE Transactions on Wireless Communications (10), 5187–5201 108 [53] Mitola, J (1995) The software radio architecture IEEE Communications Magazine 33 (5), 26–38 [54] Mitola, J (2000) Cognitive Radio An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio Ph D thesis, Royal Institute of Technology (KTH) [55] Mitola, J and J Maguire, G.Q (1999, August) Cognitive radio: making software radios more personal IEEE Personal Communications (4), 13–18 [56] Molisch, A F., M Z Win, Y.-S Choi, and J H Winters (2005) Capacity of MIMO systems with antenna selection IEEE Transactions on Wireless Communications (4), 1759–1772 [57] Nee, R v and R Prasad (2000) OFDM for wireless multimedia communications Artech House, Inc [58] Nguyen, H., G Y Liang, et al (2013) Full-filling algorithm for power allocation in OFDM-based cognitive radio systems In International Conference on Information, Communications and Signal Processing (ICICS) 2013 9th, pp 1–5 IEEE [59] Ni, Q and C C Zarakovitis (2012) Nash bargaining game theoretic scheduling for joint channel and power allocation in cognitive radio systems IEEE Journal on Selected Areas in Communications 30 (1), 70–81 [60] Nikookar, H and R Prasad (1997) Waveshaping of multicarrier signal for data transmission over wireless channels In IEEE 6th International Conference on Universal Personal Communications Record, pp 173–177 IEEE [61] Oppenheim, A V., R W Schafer, J R Buck, et al (1989) Discrete-time signal processing, Volume Prentice-hall Englewood Cliffs [62] Pagadarai, S (2007) Sidelobe suppression for OFDM based cognitive radios in dynamic spectrum access networks ProQuest [63] Pahlavan, K (2011) Principles of wireless networks: A unified approach John Wiley & Sons, Inc [64] Papandreou, N and T Antonakopoulos (2008) Bit and power allocation in constrained multicarrier systems: the single-user case EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2008, 11 109 [65] Phong, P D., D T Chinh, V V Yem, and N V Khang (2010) A more practical spectrum sensing technique in cognitive radio networks In International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp 45–49 [66] Proakis, J G (2001) Intersymbol interference in digital communication systems Wiley Online Library [67] Proakis, J G., M Salehi, N Zhou, and X Li (1994) Communication systems engineering, Volume Prentice-hall Englewood Cliffs [68] Quan, Z., S Cui, and A H Sayed (2008) Optimal linear cooperation for spectrum sensing in cognitive radio networks IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (1), 28–40 [69] Rawat, D and G Yan (2009) Signal processing techniques for spectrum sensing in cognitive radio systems: Challenges and perspectives In First Asian Himalayas International Conference on Internet, 2009, AH-ICI 200, pp 1–5 [70] Rhee, W and J M Cioffi (2000) Increase in capacity of multiuser OFDM system using dynamic subchannel allocation In Vehicular Technology Conference Proceedings VTC 2000-Spring Tokyo 2000 IEEE 51st, Volume 2, pp 1085–1089 [71] Sadr, S., A Anpalagan, and K Raahemifar (2009) Suboptimal rate adaptive resource allocation for downlink OFDMA systems International Journal of Vehicular Technology 2009 (891367), 10 pages [72] Sesia, S., I Toufik, and M Baker (2009) LTE: the UMTS long term evolution Wiley Online Library [73] Shaat, M and F Bader (2010) Computationally efficient power allocation algorithm in multicarrier-based cognitive radio networks: Ofdm and fbmc systems EURASIP Journal on Advances in Signal Processing (5) [74] Shen, Z., J G Andrews, and B L Evans (2003) Optimal power allocation in multiuser OFDM systems In IEEE Global Telecommunications Conference, GLOBECOM, Volume 1, pp 337–341 110 [75] Shen, Z., J G Andrews, and B L Evans (2005) Adaptive resource allocation in multiuser OFDM systems with proportional rate constraints IEEE Transactions on Wireless Communications (6), 2726–2737 [76] Simon, H (2005) Cognitive radio: brain-empowered wireless communications IEEE Journal on Selected Areas in Communications 23 (2), 201–220 [77] Subramanian, V and S Rimal (2011) Dynamic Resource Allocation Algorithms for Cognitive Radio Systems Ph D thesis [78] Sundararajan, M and U Govindaswamy (2014) Multicarrier spread spectrum modulation schemes and efficient FFT algorithms for cognitive radio systems Electronics (3), 419–443 [79] Tan, P and N C Beaulieu (2004) Reduced ICI in OFDM systems using the better than raised-cosine pulse IEEE Communications Letters (3), 135–137 [80] Thumar, V., T Nadkar, T Gopavajhula, U B Desai, and S N Merchant (2011) Power allocation, bit loading and sub-carrier bandwidth sizing for OFDM-based cognitive radio EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking 2011 (1), 1–24 [81] Tkachenko, A., D Cabric, and R W Brodersen (2007) Cyclostationary feature detector experiments using reconfigurable bee2 In IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2nd DySPAN 2007., pp 216–219 [82] Tse, D and P Viswanath (2005) Fundamentals of wireless communication Cambridge university press [83] Van Tuan, L., N T Hieu, D C Hieu, and N V Kinh (2012) Impact of windowing on power allocation in cognitive radio systems In International Conference on Communications and Electronics (ICCE), pp 212–216 [84] Wang, P., M Zhao, L Xiao, S Zhou, J Wang, et al (2007) Power allocation in OFDM-based cognitive radio systems In GLOBECOM, pp 4061–4065 [85] Wang, S (2010) Efficient resource allocation algorithm for cognitive OFDM systems IEEE Communications Letters 14 (8), 725–727 111 [86] Wang, S., F Huang, and Z.-H Zhou (2011) Fast power allocation algorithm for cognitive radio networks IEEE Communications Letters 15 (8), 845–847 [87] Wang, T and L Vandendorpe (2011) Sum rate maximized resource allocation in multiple DF relays aided OFDM transmission IEEE Journal on Selected Areas in Communications 29 (8), 1559–1571 [88] Weiss, T., J Hillenbrand, A Krohn, and F Jondral (2004) Mutual interference in OFDM-based spectrum pooling systems In IEEE Vehicular Technology Conference, 2004 VTC 2004-Spring, Volume 4, pp 1873–1877 [89] Weiss, T., F K Jondral, et al (2004) Spectrum pooling: an innovative strategy for the enhancement of spectrum efficiency IEEE Communications Magazine 42 (3), 8–14 [90] Wu, Z and B Natarajan (2007) Interference tolerant agile cognitive radio: Maximize channel capacity of cognitive radio In 2007 4th IEEE Consumer Communications and Networking Conference [91] Xu, H and B Li (2010) Efficient resource allocation with flexible channel cooperation in ofdma cognitive radio networks In Proceedings IEEE INFOCOM, pp 1–9 IEEE [92] Yu, T.-H., S Rodriguez-Parera, D Markovic, and D Cabric (2010) Cognitive radio wideband spectrum sensing using multitap windowing and power detection with threshold adaptation In IEEE International Conference on Communications (ICC), pp 1–6 [93] Yuan, Z (2009) Sidelobe suppression and agile transmission techniques for multicarrier-based cognitive radio systems Ph D thesis, Worcester Polytechnic Institute [94] Yuan, Z and A M Wyglinski (2009) Cognitive radio-based OFDM sidelobe suppression employing modulated filter banks and cancellation carriers In IEEE Military Communications Conference, MILCOM, pp 1–5 [95] Y¨ ucek, T and H Arslan (2009) A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications IEEE Communications Surveys & Tutorials 11 (1), 116–130 112 [96] Zhang, L., Y.-C Liang, and Y Xin (2008) Joint beamforming and power allocation for multiple access channels in cognitive radio networks IEEE Journal on Selected Areas in Communications 26 (1), 38–51 [97] Zhang, R., S Cui, and Y.-C Liang (2009) On ergodic sum capacity of fading cognitive multiple-access and broadcast channels IEEE Transactions on Information Theory 55 (11), 5161–5178 [98] Zhang, Y and C Leung (2009) Resource allocation in an OFDM-based cognitive radio system IEEE Transactions on Communications 57 (7), 1928– 1931 [99] Zhang, Y and C Leung (2010) An efficient power-loading scheme for OFDM-based cognitive radio systems IEEE Transactions on Vehicular Technology 59 (4), 1858–1864 [100] Zhang, Y and C Leung (2011) A distributed algorithm for resource allocation in OFDM cognitive radio systems IEEE Transactions on Vehicular Technology 60 (2), 546–554 [...]... bổ công suất đều truyền thống cũng như các Scheme A và Scheme B đã được đưa ra trong các công trình của Bansal [8], [9] Kết quả được công bố trên công trình [C1], [J1] 3) Đề xuất hai giải pháp phân chia tần số dựa trên nhiễu cho hệ thống CR -OFDM đa người dùng, cụ thể: • Giải pháp phân chia nhiễu nghịch đảo IIA dựa trên sự công bằng mức nhiễu Ở đây mỗi cặp thu phát CR sẽ được phân chia một dải tần số. .. thống truyền thông nhận thức (CR: Cognitive Radio System) được đề xuất lần đầu tiên bởi Mitola [54] là một công nghệ đầy hứa hẹn có khả năng giải quyết các vấn đề sử dụng phổ tần hiệu quả Ý tưởng của truyền thông nhận thức đó là cho phép người sử dụng thứ cấp SU (Secondary User), còn được gọi là người sử dụng không có giấy phép, trong mạng lưới truyền thông có thể chia sẻ những phổ tần được phân bổ cho. .. lượng của đường truyền tải dữ liệu, đồng thời làm giảm nhiễu ISI và cho phép phân tập đa người dùng khắc phục pha-đinh lựa chọn tần số, giúp tăng cường việc sử dụng phổ tần nói chung [39] Trong mạng truyền thông người sử dụng chính PU luôn có quyền cao hơn so với người sử dụng phụ SU trong việc sử dụng phổ tần xác định Do đó công nghệ truyền thông nhận thức đòi hỏi phải hoạt động theo một chu kỳ thích ứng... thống truyền thông nhận thức sẽ gây ra nhiễu tương hỗ giữa người dùng sơ và thứ cấp bởi sự không trực giao giữa các tín hiệu phát Bansal trong [8] đề xuất hai thuật toán phân bổ công suất cận tối ưu và đưa ra nghiệm giải tích công suất tối ưu với một điều kiện nhiễu giới hạn Ở một hướng khác, do các yếu tố nhiễu tương hỗ làm nên sự khác biệt giữa hệ thống truyền thông nhận thức và các 10 hệ thống thông. .. CR -OFDM hai người dùng, phân chia kênh theo phương pháp đề xuất CCA, khi sử dụng các phương pháp phân bổ công suất phát khác nhau 94 3.12 So sánh dung lượng kênh của hệ thống CR -OFDM hai người dùng, phân chia kênh theo phương pháp đề xuất IIA, khi sử dụng các phương pháp phân bổ công suất phát khác nhau 95 3.13 So sánh dung lượng kênh của hệ thống CR -OFDM hai người dùng, phân chia. .. rạc, tạo ra những dải tần cơ hội cho những người sử dụng thứ cấp có thể lựa chọn tùy theo chính sách riêng của mình để thực hiện việc truyền dẫn 1.2 Ứng dụng OFDM trong truyền thông nhận thức 1.2.1 Lợi ích sử dụng OFDM Kỹ thuật điều chế đa sóng mang là một giải pháp đã được sử dụng rộng rãi để cung cấp thông lượng dữ liệu cao Ý tưởng cơ bản của điều chế đa sóng mang đó là phân chia các kênh băng rộng... một hệ thống CR -OFDM đơn và đa người dùng dưới các điều kiện ràng buộc nhiễu 3 Nhiệm vụ của luận án Sự phân bổ tài nguyên động (Dynamic Resource Allocation) phân chia tài nguyên thích ứng cho người sử dụng dựa trên các chính sách nội bộ của mạng và ảnh hưởng từ môi trường truyền dẫn mang lại hiệu quả sử dụng tần số nhờ hội tụ đủ các tính đa dạng của môi trường truyền dẫn cộng với sự phân tập đa người... đưa ra bởi tham số SINR Cho phép tính toán tốc độ truyền dẫn tối thiểu (MDR) của hệ thống PU dựa trên tỉ lệ lỗi bít truyền dẫn (BER) bằng cách đặt giới hạn cho thông số tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu cộng tạp âm (SINR) Kết quả được công bố trên công trình [C3], [J2] 2) Đề xuất giải pháp phân bổ công suất phát bám nhiễu bậc hai (SOIT) cho hệ thống CR -OFDM đơn nguời dùng Việc phân bổ công suất cho những sóng... độ rộng dải tần của hệ thống đơn sóng mang nên độ ổn định về mặt tần số của kênh cũng tốt hơn [67] 1.2.2 Vì sao OFDM được ứng dụng trong truyền thông nhận thức OFDM là một phương pháp điều chế đa sóng mang thông dụng nhất được sử dụng trong một số các chuẩn truyền thông phổ biến như truyền thanh kỹ thuật số DAB, truyền hình kỹ thuật số DVB, IEEE 802.16e WiMAX, IEEE 802.20 Mobile Broadband Wireless... xét nhiễu tương hỗ truyền thống MUI giữa PU và SU mà còn cả nhiễu nội bộ IUI giữa những người dùng thứ cấp Luận án nghiên cứu quá trình tối ưu bằng cách 14 xem xét hai quá trình bao gồm phân chia kênh động và phân bổ công suất phát Trong quá trình phân chia kênh động luận án đề xuất hai phương pháp phân chia nhiễu nghịch đảo IIA và tập hợp sóng mang con thông minh CCA Trong quá trình phân bổ công suất