Đang tải... (xem toàn văn)
Nghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượngNghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượngNghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượngNghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượngNghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượngNghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượngNghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượngNghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượngNghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượngNghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượng
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG - MAI VĂN MÃI NGHIÊN CỨU HIỆU NĂNG MẠNG NGẪU NHIÊN SỬ DỤNG KỸ THUẬT CHỌN LỰA ANTEN PHÁT DƯỚI SỰ TÁC ĐỘNG CỦA SUY HAO PHẦN CỨNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2016 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG - MAI VĂN MÃI NGHIÊN CỨU HIỆU NĂNG MẠNG NGẪU NHIÊN SỬ DỤNG KỸ THUẬT CHỌN LỰA ANTEN PHÁT DƯỚI SỰ TÁC ĐỘNG CỦA SUY HAO PHẦN CỨNG CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 60.52.02.08 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS TRẦN TRUNG DUY THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 2016 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn: “Nghiên cứu hiệu mạng ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật chọn lựa anten phát tác động suy hao phần cứng” công trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết trình bày luận văn trung thực, phần tham khảo từ báo công bố tạp chí khoa học chuyên ngành, hội nghị khoa học nước quốc tế Phần lại chưa công bố công trình nghiên cứu Tp.HCM, ngày 06 tháng 06 năm 2016 Học viên thực (ký ghi rõ họ tên) Mai Văn Mãi ii LỜI CẢM ƠN Qua thời gian học tập lớp Cao Học 2014 Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông, em học tiếp thu nhiều kiến thức từ bảo tận tình giúp đỡ quý Thầy, Cô Cho em xin gửi lời cảm ơn chân thành tri ân sâu sắc tới quý Thầy, Cô Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Đặc biệt, với lòng biết ơn sâu sắc em xin chân thành gửi đến Thầy TS.Trần Trung Duy với tri thức tâm huyết để truyền đạt vốn kiến thức quý báo cho chúng em suốt thời gian học hướng dẫn tận tình, bảo em suốt trình thực hoàn thành luận văn Thầy truyền cho em nguồn cảm hứng lòng đam mê nghiên cứu khoa học Để sau vận dụng vào công việc sống Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quỹ phát triển khoa học công nghệ quốc gia (Nafosted, 102.01 - 2014.33) tài trợ tạo điều kiện để em hoàn thành tốt luận văn Và em gửi lời cảm ơn đến gia đình, người thân, bạn bè, anh chị đồng nghiệp bạn học chung khóa cao học 2014 động viên, giúp đở, tạo điều điện em hoàn thành tốt khóa học Tp.HCM, ngày 06 tháng 06 năm 2016 Học viên thực (ký ghi rõ họ tên) Mai Văn Mãi iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC .iii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC HÌNH vi LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG I - LÝ THUYẾT TỔNG QUAN 1.1 Mạng vô tuyến vô tuyến nhận thức 1.1.1 Giới thiệu chung 1.1.2 Truy cập phổ vô tuyến 1.1.3 Mạng vô tuyến nhận thức 1.2 Phương pháp phân tập phát 1.2.1 Giới thiệu 1.2.2 Phân tập thời gian 1.2.3 Phân tập tần số 1.2.4 Phân tập không gian 1.3 Mạng ngẫu nhiên 1.4 Suy hao phần cứng 10 1.5 Các nghiên cứu liên quan 10 Kết Luận Chương I 12 CHƯƠNG II - MÔ HÌNH HỆ THỐNG 13 2.1 Mô hình thông tin vô tuyến thông thường 13 2.2 Mô hình vô tuyến nhận thức dạng 15 2.3 Mô hình nghiên cứu 16 2.3.1 Mô hình mạng ngẫu nhiên thông thường 17 2.3.2 Mô hình mạng ngẫu nhiên vô tuyến nhận thức dạng 18 2.3.3 Các phương pháp chọn lựa anten phát 19 iv Kết Luận Chương II 20 CHƯƠNG III - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG 21 3.1 Mô hình mạng ngẫu nhiên thông thường 22 3.1.1 Giao thức RAND 22 3.1.2 Giao thức BEST 24 3.2 Mô hình mạng ngẫu nhiên vô tuyến nhận thức 27 3.2.1 Giao thức RAND 27 3.2.2 Giao thức BEST 29 Kết Luận Chương III 31 CHƯƠNG IV - MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 32 4.1 Mô hình mạng ngẫu nhiên thông thường 32 4.2 Mô hình mạng ngẫu nhiên vô tuyến nhận thức 36 Kết Luận Chương IV 41 CHƯƠNG V - KẾT LUẬN 42 5.1 Các kết đạt 42 5.2 Hướng phát triển đề tài 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO 44 v DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt AM Amplitude modulation Biến đổi biên độ BS Base station Trạm gốc BER Bit error ratio Tỷ lệ lỗi bit CDF Cumulative Density Function Hàm phân phối tích lũy CR Cognitive Radio Vô tuyến nhận thức FM Frequency modulation Điều chỉnh tần số MIMO Multi - input Multi - output Hệ thống đa đầu vào đa đầu OP Outage Probability Xác suất dừng PDF Probability Density Function Hàm mật độ xác suất PU Primary user Người dùng thứ cấp Rx Receive Thu RF Ratio Frequency Tần số vô tuyến SC Selection Combining Kỹ thuật kết hợp lựa chọn SNR Signal to noise ratio Tỷ lệ tín hiệu nhiễu SU Secondary user Người dùng sơ cấp SDR Software Defined Radio Phần mềm TAS Transmit Antenna Selection Kỹ thuật lựa chọn anten phá Tx Transmit Phát TV Television Tivi US User Người dùng vi DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Mạng vô tuyến nhận thức dạng Hình 1.2 Kỹ thuật phân tập anten thu Hình 1.3 Kỹ thuật lựa chọn anten phát Hình 1.4 Mô hình mạng ngẫu nhiên Hình 2.1 Mô hình kênh truyền 13 Hình 2.2 Mạng vô tuyến nhận thức dạng 15 Hình 2.3 Mô hình kênh truyền mạng ngẫu nhiên 16 Hình 2.4 Mô hình mạng ngẫu nhiên vô tuyến nhận thức dạng 18 Hình 4.1 Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên tỷ lệ công suất phát nhiễu P / N0 (dB) với tham số R 1.5 , M , th 0.5 , 0.1 33 Hình 4.2 Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên tỷ lệ công suất phát nhiễu P / N0 (dB) với tham số R 1.5 , th 0.5 , 0.1 34 Hình 4.3 Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên ngưỡng dừng th với tham số (dB), R 1, M , 0.1 35 Hình 4.4 Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên mức độ suy hao phần cứng với tham số (dB), R 1, M , th 36 Hình 4.5 Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên giá trị Q đơn vị dB với tham số R 1, 0.5 , th 1, xP yP 0.5 37 vii Hình 4.6 Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên giá trị Q đơn vị dB với tham số R 1, 0.5 , M , th 1, xP yP 0.5 38 Hình 4.7 Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo vị trí khác nút sơ cấp P với tham số R 1.5, 0.1 , M , th 39 Hình 4.8 Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo mức độ suy hao phần cứng , với R 1, Q dB, M , th 1, , xP 0.3 yP 0.4 40 LỜI MỞ ĐẦU Trong thời đại phát triển bùng nổ hệ thống thông tin vô tuyến, nhu cầu chất lượng, dung lượng, dịch vụ đa phương tiện tính đa dạng hệ thống thông tin không dây thông tin di động, internet tăng lên cách nhanh chóng phạm vi toàn giới Nó trở nên quen thuộc, phổ biến trở thành phần thiếu đời sống người Tuy nhiên phổ tần vô tuyến hữu hạn, muốn tăng dung lượng bắt buộc phải tăng hiệu sử dụng phổ tần số Vì việc nghiên cứu, ứng dụng công nghệ kỹ thuật tiên tiến để đáp ứng nhu cầu đòi hỏi cấp thiết Một kỹ thuật giúp cải thiện, làm hạn chế vấn đề khang phổ ngày dùng công nghệ vô tuyến nhận thức Vô tuyến nhận thức kỹ thuật tiềm cho mạng truyền thông vô tuyến hệ Đặc biệt, kỹ thuật vô tuyến nhận thức dạng nhà nghiên cứu ghi nhận kỹ thuật hiệu để đảm bảo tính liên tục tiến trình truyền liệu mạng thứ cấp Do đó, học viên nghiên cứu thêm chủ đề mạng vô tuyến nhận thức dạng Ngoài ra, việc xác định khoảng cách user đến trạm gốc quan trọng mạng ngẫu nhiên Mạng ngẫu nhiên mô hình thực tế, người dùng xuất cách ngẫu nhiên Đây hướng nghiên cứu mới, nhận nhiều quan tâm nhà nghiên cứu giới Bên cạnh đó, thực tế phần cứng thiết bị không lý tưởng, chúng ảnh hưởng tới hiệu hệ thống Do đó, đề tài nghiên cứu ảnh hưởng không hoàn hảo phần cứng lên hiệu mạng vô tuyến Cụ thể, đề tài đánh giá ảnh hưởng mức độ suy hao phần cứng X,Y lên hiệu mạng Với kỹ thuật chọn lựa anten phát (TAS) kỹ thuật đơn giản nghiên cứu nhiều thời gian gần Đây lý mà chọn phương pháp TAS để nghiên cứu nhằm nâng cao hiệu mạng vô tuyến 32 CHƯƠNG IV - MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Trong chương này, mô Monte Carlo thực để kiểm chứng kết phân tích lý thuyết phân tích Chương III Từ kết thể Chương IV, biện luận so sánh đưa nhằm đánh giá ưu điểm khuyết điểm mô hình đề xuất Các nút đặt mặt phẳng chiều Oxy, trạm gốc đặt gốc toạ độ (0, 0), người dùng US xuất ngẫu nhiên hình tròn bán kính R với tâm gốc toạ độ Nút sơ cấp P đặt vị trí xP , yP Do đó, khoảng cách từ trạm gốc BS đến nút P dBS,P xP2 yP2 , giá trị tham số kênh truyền d BS,P Trong tất kết mô phỏng, kết mô biểu diễn hình tròn, hình vuông, v.v., kết lý thuyết biểu diễn đường thẳng Hơn nữa, kết lý thuyết tính xác xác suất dừng vẽ đường thẳng liền nét, kết lý thuyết tính xấp xỉ biểu diễn đường thẳng đứt nét Hơn nữa, để dễ dàng theo dõi hình vẽ, ký hiệu OP viết tắt từ Outage Probability (xác suất dừng), MP viết tắt từ Mô Phỏng, CS viết tắt từ Chính Xác (biểu thị kết tính toán xác), TC viết tắt từ Tiệm Cận (biểu thị kết tính toán tiệm cận) Ngoài ra, thông số hình vẽ ghi đầy đủ phía hình vẽ 4.1 Mô hình mạng ngẫu nhiên thông thường Trong hình vẽ 4.1, ta biểu diễn giá trị xác suất dừng theo biến thiên tỷ số công suất phát công suất nhiễu P / N0 đơn vị dB Các tham số thiết lập cho mô bán kính tầm truyền R 1.5, số anten phát trạm gốc (M) 2, ngưỡng dừng ( th ) 0.5, tổng mức độ suy hao phần cứng bên phát bên thu ( ) 0.1, hệ số suy hao đường truyền Nhìn vào hình vẽ, ta thấy giao thức BEST đạt giá trị xác suất dừng thấp 33 nhiều so với giao thức RAND Ta thấy rằng, giá trị OP giảm tăng giá trị (cũng tăng công suất phát hệ thống) Hơn nữa, ta thấy kết mô trùng khít với kết tính toán lý thuyết xác Mặt khác, giá trị lớn, giá trị lý thuyết tiệm cận hội tụ giá trị lý thuyết xác Điều khẳng định cho tính toán Chương III xác Hình 4.1: Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên tỷ lệ công suất phát nhiễu P / N0 (dB) với tham số R 1.5 , M , th 0.5 , 0.1 Trong hình vẽ 4.2, ta biểu diễn giá trị xác suất dừng theo hàm Hơn nữa, ta xét giá trị lớn để xác định độ phân tập mô hình BEST Các thông số sử dụng hình vẽ R 1.5 , th 0.5 , 0.1 Một lần nữa, kết lý thuyết tiệm cận nhanh chóng hội tụ kết lý thuyết xác đủ lớn Ta thấy độ dốc giá trị OP số lượng anten phát (M) trạm gốc, điều minh chứng độ lợi phân tập giao thức BEST M 34 Hình 4.2: Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên tỷ lệ công suất phát nhiễu P / N0 (dB) với tham số R 1.5 , th 0.5 , 0.1 Hình vẽ 4.3 biểu diễn giá trị OP theo ngưỡng dừng th với thông số mô (dB), R 1, M , 0.1 Nhìn vào hình vẽ, ta thấy mô hình BEST tốt mô hình RAND với tất giá trị thông số thiết lập Hơn nữa, giá trị OP hai mô hình tăng giá trị ngưỡng dừng tăng 35 Hình 4.3: Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên ngưỡng dừng th với tham số (dB), R 1, M , 0.1 Hình vẽ 4.4 biểu diễn giá trị OP theo biến thiên mức độ suy hao phần cứng với tham số hệ thống (dB), R 1, M , 0.1 Rõ ràng rằng, xác suất dừng hai phương pháp tăng mạnh với tăng hệ số Hơn nữa, kết hình vẽ 4.3 kiểm chứng cho phân tích đưa Chương III, giá trị lớn 1/ th , hệ thống khảo sát bị dừng (giá trị OP trường hợp luôn 1) 36 Hình 4.4: Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên mức độ suy hao phần cứng với tham số (dB), R 1, M , th 3 4.2 Mô hình mạng ngẫu nhiên vô tuyến nhận thức Trong hình vẽ 4.5, xác suất dừng OP vẽ theo tăng giá trị Q đơn vị dB Trong mô này, nút sơ cấp P đặt vị trí (0.5, 0.5) Các thông số lại thiết kết sau: R 1, 0.5 , th Nhìn vào hình vẽ, ta thấy rằng, hiệu mô hình nâng cao giá trị Q lớn Điều giải thích giá trị Q tăng, công suất phát trạm gốc thứ cấp tăng, điều dẫn đến giảm xác suất dừng Ta thấy rằng, tăng số lượng anten phát trạm gốc, xác suất dừng mô hình BEST giảm Mặt dù hình vẽ, nhiên hiệu mô hình RAND không phụ thuộc vào số lượng anten trạm gốc chọn lựa anten ngẫu nhiên Cuối cùng, ta dễ thấy kết mô lý thuyết trùng khít nhau, điều kiểm chứng xác cho kết phân tích chương trước 37 Hình 4.5: Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên giá trị Q đơn vị dB với tham số R 1, 0.5 , th 1, xP yP 0.5 Trong hình vẽ 4.6, xác suất dừng OP vẽ theo biến đổi giá trị Q đơn vị dB Các thông số mô liệt kê sau: R 1, 0.5 , M , th 1, xP yP 0.5 Nhìn vào hình vẽ, điều thấy giá trị lý thuyết tiệm cận hội tụ nhanh giá trị lý thuyết xác Ví dụ, hai giá trị xác tiệm cận trùng với khoảng Q = 25 dB Hơn nữa, độ dốc hai đường biểu thị xác suất dừng phương pháp RAND BEST Điều chứng tỏ mô hình RAND đạt độ lợi phân tập 1, mô hình BEST đạt độ lợi phân tập 38 Hình 4.6: Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo biến thiên giá trị Q đơn vị dB với tham số R 1, 0.5 , M , th 1, xP yP 0.5 Trong hình vẽ 4.7 khảo sát ảnh hưởng vị trí nút sơ cấp P lên hiệu xác suất dừng hai mô hình Trong mô này, ta cho giá trị xP yP chạy từ 0.1 đến 0.9 Các giá trị thông số lại thiết lập sau: R 1.5, 0.1 , M , th Nhìn vào hình vẽ, ta thấy giá trị OP giảm mạnh với gia tăng xP yP Điều giải thích sau: xP yP tăng, khoảng cách trạm gốc nút P tăng, công suất phát trạm gốc tăng 39 Hình 4.7: Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo vị trí khác nút sơ cấp P với tham số R 1.5, 0.1 , M , th Trong hình vẽ 4.8 bên dưới, xác suất dừng OP biểu diễn theo giá trị mức độ suy hao phần cứng với giá trị thông số khác R 1, Q dB, M , th 1, , xP 0.3 yP 0.4 Tương tự hình vẽ 4.4, giá trị OP tăng mức độ suy hao phần cứng hệ thống tăng 40 Hình 4.8: Xác suất dừng trung bình (OP) biểu diễn theo mức độ suy hao phần cứng , với R 1, Q dB, M , th 1, , xP 0.3 yP 0.4 41 Kết Luận Chương IV Chương IV trình bày kết mô lý thuyết hiệu xác suất dừng hai phương pháp khảo sát Sau nhận xét kết đạt chương IV: Trong mạng truyền thông vô tuyến thông thường truyền thông vô tuyến nhận thức, phương pháp BEST đạt hiệu xác suất dừng cao mô hình RAND Hơn nữa, phương pháp BEST đạt độ lợi phân tập số anten trang bị trạm gốc, độ lợi phân tập mô hình RAND Hiệu hai giao thức RAND BEST cải thiện cách tăng công suất phát, giảm mức độ suy hao phần cứng (trang bị thiết bị đắt tiền hơn) Riêng giao thức BEST, tăng cường số lượng anten trạm gốc tăng đáng kể hiệu hệ thống Tuy nhiên, ta cần lưu ý rằng, thực tế thực thi giao thức RAND đơn giản nhiều so với thực thi giao thức BEST Trong mạng truyền thông vô tuyến nhận thức, vị trí người dùng sơ cấp ảnh hưởng lớn đến hiệu hệ thống Cụ thể, người dùng sơ cấp xa hiệu hoạt động hệ thống tốt 42 CHƯƠNG V - KẾT LUẬN Các kết đạt 5.1 Trong luận văn này, mô hình mạng truyền thông ngẫu nhiên vô tuyến thông thường vô tuyến nhận thức nghiên cứu Hơn nữa, luận văn khảo sát mô hình thực tế, không hoàn hảo phần cứng thiết bị thu phát Các kết đạt luận văn liệt kê sau: - Mô mạng truyền thông vô tuyến ngẫu nhiên, khoảng cách trạm gốc người dùng biến ngẫu nhiên - Hiểu nguyên lý hoạt động mô hình chọn lựa anten phát Từ đó, đề xuất mô hình chọn lựa anten phát tối ưu để nâng cao hiệu hoạt động hệ thống - Phân tích xác hiệu xác suất dừng mô hình đề xuất, sử dụng công cụ toán học Hơn nữa, biểu thức miêu tả xác suất dừng biểu diễn dạng tường minh Các biểu thức dạng tường minh hữu dụng cho nhà thiết kế mạng việc thiết kế tối ưu hệ thống - Tìm biểu thức tiệm cận xác suất dừng để xác định độ lợi phân tập hệ thống khảo sát - Tiến hành đồng thời kết mô lý thuyết để kiểm chứng xác biểu thức Cuối cùng, từ kết đạt được, luận văn đưa biện luận thảo luận để nêu bật tính chất hệ thống Hướng phát triển đề tài 5.2 Trong tương lai, học viên phát triển kết đề tài theo hướng nghiên cứu sau: - Đánh giá hiệu khác mạng ngẫu nhiên tỷ lệ lỗi bit (BER), tỷ lệ lỗi ký tự (SER), dung lượng kênh Shannon trung bình, v.v 43 - Xem xét kênh truyền tổng quát kênh truyền Nakagami hay Rician, … - Xem xét mô hình có nhiều người dùng trạm gốc lựa chọn người dùng tốt nhất, kết hợp với chọn lựa anten phát tốt nhất, nhằm mục đích nâng cao hiệu hệ thống - Nghiên cứu mô hình mạng ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật chuyển tiếp phân tập 44 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A Goldsmith, Wireless Communications, 2005 [2] J Mitola, G Q Maguire, “Cognitive radio: making software radios more personal”, IEEE Pers Commun, vol 6, no 4, pp 13-18, Aug 1999 [3] Y Guo, G Kang, N Zhang, W Zhou, and P Zhang, “Outage performance of relayassisted cognitive-radio system under spectrum-sharing constraints,” Electron Lett, vol.46, no 2, 2010 [4] T T Duy and H.Y Kong, "On Performance Evaluation of Hybrid DecodeAmplifyForward Relaying Protocol with Partial Relay Selection in Underlay Cognitive Networks", Journal of Communications and Networks (JCN), vol 16, no 5, pp 502-511, Oct 2014 [5] D B Ha, Vo Nguyen Quoc Bao, and N S Vo, “Outage Analysis for Amplify-and-Forward Relay with End-to-End Antenna Selection over NonIdentical Nakagami-m Environment", IEICE Trans Commun vol E95-B, no 10, pp 3341-3344, Oct 2012 [6] T T Duy, N.Q Dien, L.G Thien, V.N.Q Bao and T Hanh, "Down-link Cooperative Transmission with Transmit Antenna Selection, Hardware Noises and Non-independent Co-channel Interferences", The Second Nafosted Conference on Information and Computer Science (NICS2015), Ho Chi Minh city, Viet Nam, pp 316 - 321, Sept 2015 [7] S Srinivasa, M Haenggi, “Distance Distributions in Finite Uniformly Random Networks: Theory and Applications”, Vehicular Technology, IEEE Transactions on, vol 59, no 2, pp 940 – 949, 2010 [8] Z Gong, M Haenggi, “Interference and Outage in Mobile Random Networks: Expectation, Distribution, and Correlation”, Mobile Computing, IEEE Transactions on, vol 13, no 2, pp 337 - 349, 2014 45 [9] E Björnson, A Papadogiannis, M Matthaiou and M Debbah, “On the impact of transceiver impairments on AF relaying,” in Proc of IEEE Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP’13), Vancouver, Canada, May 2013 [10] E Björnson, J Hoydis, M Kountouris and M Debbah, “Massive MIMO Systems With Non-Ideal Hardware: Energy Efficiency, Estimation, and Capacity Limits”, IEEE Trans Inf Theory, vol 60, no 11, pp 7112 – 7139, Nov 2014 [11] M Matthaiou and A Papadogiannis, “Two-way Relaying under the Presence of Relay Transceiver Hardware Impairments,” IEEE Commun Lett., vol 17, no 6, pp 1136 – 1139, 2013 [12] E Bjornson, J Hoydis, M Kountouris, and M Debbah, “Hardware impairments in large-scale MISO systems: Energy efficiency, estimation, and capacity limits,” in Proc 2013 18th International Conference on Digital Signal Processing (DSP), Conference Proceedings, pp 1–6 [13] E Bjornson, M Matthaiou, and M Debbah, “A new look at dual-hop relaying: Performance limits with hardware impairments”, IEEE Trans Commun, vol 62, no 3, pp 836–847, Mar 2013 [14] M Matthaiou, A Papadogiannis, E Bjornson, and M Debbah, “Two-way relaying under the presence of relay transceiver hardware impairments”, IEEE Commun Lett, vol 17, no 6, pp.1136–1139, Jun 2013 [15] Phạm Thị Đan Ngọc, Từ Lâm Thanh, Trần Trung Duy, Võ Nguyễn Quốc Bảo, “Đánh giá ảnh hưởng phần cứng không lý tưởng lên mạng vô tuyến nhận thức dạng hai chặng giải mã chuyển tiếp”, Hội thảo quốc gia 2014 Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin (ECIT2014) [16] J N Laneman, D.N.C Tse, G.W.Wornell, “Cooperative Diversity in Wireles Networks: Efficient Protocols and Outage Behavior”, IEEE Transactions on Information Theory, vol 50, pp 3062 – 3080, 2004 46 [17] T T Duy and H.Y Kong, "Performance Analysis of Incremental Amplifyand-Forward Relaying Protocols with Nth Best Partial Relay Selection under Interference Constraint", Wireless Personal Communications (WPC), vol 71, no 4, pp 2741-2757, Aug 2013 [18] P K Sharma, P K Upadhyay, “Cognitive Relaying With Transceiver Hardware Impairments Under Interference Constraints”, IEEE Communications Letters, vol 20, no 4, pp 820 – 823, 2016 [19] J Lee, Y M Lim, K Kim, S G Choi, J K Choi, “Energy Efficient Cooperative Multicast Scheme Based on Selective Relay,” IEEE Commun Lett., vol 16, no 3, pp 368–388, Mar 2012 [20] I S Gradshteyn and I M Ryzhik, Table of Integrals, Series, and Products, 6th ed San Diego, CA: Academic, 2000 [21] T T Duy and H.Y Kong, "Performance Analysis of Incremental Amplifyand-Forward Relaying Protocols with Nth Best Partial Relay Selection under Interference Constraint", Wireless Personal Communications (WPC), vol 71, no 4, pp 2741-2757, Aug 2013 [22] https://www.wolfram.com/mathematica Truy nhập ngày 06/05/2016 [...]... một trong những kỹ thu t tiềm năng trong mạng viễn thông vô tuyến thế hệ tiếp theo Đặc biệt, kỹ thu t vô tuyến nhận thức dạng nền được các nhà nghiên cứu ghi nhận là một kỹ thu t hiệu quả để đảm bảo tính liên tục trong quá trình truyền dữ liệu ở mạng thứ cấp Phân tập phát: là một kỹ thu t đơn giản, có hiệu quả cao trong việc nâng cao hiệu năng của mạng vô tuyến Kỹ thu t này đang được nghiên cứu nhiều... 1.2.4 Phân tập không gian Phân tập không gian được sử dụng phổ biến trong truyền thông vô tuyến Phân tập không gian còn gọi là phân tập anten trong hệ thống MIMO (Multi - input Multi - output) là kỹ thu t được quan tâm nhiều nhất hiện nay Kỹ thu t phân tập này sử dụng nhiều anten được sắp xếp trong không gian tại phía phát hoặc phía thu 8 để phát và thu tín hiệu Trong phân tập không gian, các dữ liệu... một số nhận xét trước khi kết thúc Chương Kỹ thu t chọn lựa anten phát là một kỹ thu t hiệu quả nhằm nâng cao hiệu năng của các mạng truyền thông vô tuyến Trong luận văn này, kỹ thu t chọn lựa anten phát tối ưu BEST đã được giới thiệu Hiệu năng của phương pháp này sẽ được so sánh với hiệu năng của phương pháp chọn lựa anten phát thông thường RAND RAND là kỹ thu t mà trạm gốc chọn lựa ngẫu nhiên anten... các tín hiệu phát và tín hiệu thu, và vì thế sẽ ảnh hưởng đến hiệu năng của các hệ thống vô tuyến Do đó chúng ta cần đưa sự suy hao phần cứng vào trong việc đánh giá hiệu năng của các mô hình này 1.5 Các nghiên cứu liên quan Hướng nghiên cứu của đề tài là đánh giá hiệu năng mạng truyền thông vô tuyến sử dụng kỹ thu t anten phát (TAS: Transmit Antenna Selection) Đây là một trong những phương pháp hiệu... môi trường truyền dẫn Phương pháp thông tin trong truyền thông vô tuyến là máy phát bức xạ các tín hiệu thông tin bằng sóng điện từ và bên máy thu tiếp nhận sóng điện từ từ máy phát, qua không gian và tách lấy tín hiệu gốc Ưu điểm của mạng thông tin vô tuyến so với mạng hữu tuyến là sự di động, dễ lắp đặt và dễ nâng cấp Trong vài thập kỹ gần đây, các hệ thống vô tuyến đã trở nên phổ biến trong cuộc... anten phát tốt nhất trong hai mạng vô tuyến thông thường và vô tuyến nhận thức dạng nền sẽ là: bBEST max n , (2.13) bBEST max n , (2.14) n1,2, , M n1,2, , M 20 Kết Luận Chương II Chương II đã trình bày những mô hình mạng ngẫu nhiên trong cả mạng vô tuyến thông thường và mạng vô tuyến nhận thức Hơn nữa, Chương II cũng giới thiệu các kỹ thu t chọn lựa anten phát được khảo sát trong luận văn này... tiềm năng được sử dụng để giải quyết vấn đề khan hiếm phổ tần số trong mạng truyền thông vô tuyến Trong vô tuyến nhận thức, mạng sơ cấp (mạng được cấp phép sử dụng tần số) và mạng thứ cấp (mạng không được cấp phép sử dụng tần số) có thể sử dụng chung băng tần, để nâng cao hiệu quả sử dụng phổ Một trong những phương pháp phổ 6 biến trong vô tuyến nhận thức đó là mô hình dạng nền Underlay [3], [4] Trong. .. hình vô tuyến nhận thức dạng nền Trong hình 2.2, mô hình vô tuyến nhận thức dạng nền được minh họa, trong đó mạng sơ cấp được biểu thị bằng nút P, mạng thứ cấp bao gồm nút nguốn SS và nút đích SD Gọi hSD và hSP lần lượt là hệ số kênh truyền giữa các nút SS-SD và SS-P Hình 2.2: Mạng vô tuyến nhận thức dạng nền Trong mạng vô tuyến nhận thức dạng nền, công suất phát của nút nguồn SS bị giới hạn bởi mức giao... này, mạng sơ cấp cho phép mạng thứ cấp được sử dụng băng tần với điều kiện giao thoa từ mạng thứ cấp lên mạng sơ cấp phải nhỏ hơn một ngưỡng được quy định trước Ràng buộc này đưa ra nhằm mục đích đảm bảo chất lượng dịch vụ của mạng sơ cấp Hình 1.1: Mạng vô tuyến nhận thức dạng nền Chúng ta xem xét một mô hình mạng mô hình vô tuyến nhận thức dạng nền được minh hoạ như trong Hình 1.1, trong đó mạng sơ... fading đa tia, tăng độ tin cậy của việc truyền tin mà không phải gia tăng công suất phát hay băng thông Các phương pháp phân tập thường gặp là phân tập tần số, phân tập thời gian, phân tập không gian (hay phân tập anten) Trong đó kỹ thu t phân tập anten hiện đang được quan tâm và ứng dụng vào hệ thống MIMO nhở khả năng khai thác hiệu quả thành phần không gian trong 7 nâng cao chất lượng và dung lượng hệ ... Vô tuyến nhận thức: kỹ thu t tiềm mạng viễn thông vô tuyến hệ Đặc biệt, kỹ thu t vô tuyến nhận thức dạng nhà nghiên cứu ghi nhận kỹ thu t hiệu để đảm bảo tính liên tục trình truyền liệu mạng. .. truyền thông vô tuyến hệ Đặc biệt, kỹ thu t vô tuyến nhận thức dạng nhà nghiên cứu ghi nhận kỹ thu t hiệu để đảm bảo tính liên tục tiến trình truyền liệu mạng thứ cấp Do đó, học viên nghiên cứu. .. (Cognitive Radio) [2] kỹ thu t tiềm sử dụng để giải vấn đề khan phổ tần số mạng truyền thông vô tuyến Trong vô tuyến nhận thức, mạng sơ cấp (mạng cấp phép sử dụng tần số) mạng thứ cấp (mạng không cấp