Bài viết khảo sát hệ thống mạng vô tuyến chuyển tiếp đa chặng với sự ảnh hưởng của phần cứng không hoàn hảo. Thông tin trong hệ thống truyền thông đa chặng được truyền từ nguồn tới đích thông qua các nút chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật giải mã-chuyển tiếp DF (Decodeand-Forward). Hiệu năng của hệ thống khảo sát được phân tích và đáng giá thông qua tham số xác suất dừng OP và dung lượng kênh Shannon trung bình trong mô hình kênh truyền Nakagamim và kênh truyền Rician. Kết quả mô phỏng Monte-Carlo cho thấy phù hợp chính xác với kết quả phân tích lý thuyết. Mời các bạn cùng tham khảo!
Trang 1Khảo Sát Sự Ảnh Hưởng Của Phần Cứng Không Hoàn Hảo Lên Mạng Chuyển Tiếp Đa Chặng Trong
Các Môi Trường Fading Khác Nhau
Phạm Minh Quang, Trần Trung Duy và Võ Nguyễn Quốc Bảo
Phòng Thí Nghiệm Thông Tin Vô Tuyến Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông.
Email: {phamminhquang,trantrungduy,baovnq}@ptithcm.edu.vn.
Tóm tắt nội dung—Trong bài báo này, chúng tôi khảo sát
hệ thống mạng vô tuyến chuyển tiếp đa chặng với sự ảnh hưởng
của phần cứng không hoàn hảo Thông tin trong hệ thống truyền
thông đa chặng được truyền từ nguồn tới đích thông qua các nút
chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật giải mã-chuyển tiếp DF
(Decode-and-Forward) Hiệu năng của hệ thống khảo sát được phân tích
và đáng giá thông qua tham số xác suất dừng OP và dung lượng
kênh Shannon trung bình trong mô hình kênh truyền
Nakagami-m và kênh truyền Rician Kết quả Nakagami-mô phỏng Monte-Carlo cho
thấy phù hợp chính xác với kết quả phân tích lý thuyết.
Index Terms—chuyển tiếp đa chặng, xác suất dừng, dung lượng
kênh Shannon, phần cứng không hoàn hảo.
I GIỚI THIỆU Ngày nay, mạng truyền thông không dây đem lại nhiều ứng
dụng cho người dùng nhờ vào những tiện ích mà nó mang
lại, do đó yêu cầu mở rộng vùng phủ sóng và chất lượng dịch
vụ ngày càng được nâng cao Nhiều kỹ thuật được áp dụng
để nâng cao hiệu năng của hệ thống mạng truyền thông vô
tuyến như: vô tuyến nhận thức, truyền thông hợp tác, mạng
chuyển tiếp, kỹ thuật thu thập năng lượng Kỹ thuật vô tuyến
nhận thức được đề xuất bởi tác giả Mitola [1], nhằm mục đích
nâng cao dung lượng cho những hệ thống mạng vô tuyến khan
hiếm tài nguyên phổ [2] Vô tuyến nhận thức cho phép chia
sẻ một cách linh hoạt tài nguyên phổ giữa các nút mạng với
nhau, dựa trên những thông tin kênh truyền được biết trước
Bên cạnh đó, một phương pháp được sử dụng để tăng chất
lượng dịch vụ QoS trong việc truyền dữ liệu ở lớp vật lý là kỹ
thuật truyền thông cộng tác [3] Các nút chuyển tiếp (relay)
được sử dụng trong hệ thống truyền thông vô tuyến nhằm mục
đích mở rộng vùng phủ sóng, tăng độ tin cậy và cải thiện chất
lượng dịch vụ đến người dùng, nhờ vào giá thành rẻ và có thể
triển khai linh hoạt hệ thống các nút mạng chuyển tiếp Nhiều
nghiên cứu lý thuyết và thực tế về mạng vô tuyến chuyển tiếp
đã được công bố trong thập niên vừa qua [4]–[8] Trong báo
cáo [5], hiệu năng của hệ thống truyền thông vô tuyến với
các nút chuyển tiếp có độ lợi cố định được trình bày Các loại
relay khác nhau đã được nghiên cứu và khảo sát sử dụng cho
mạng WiMAX và hệ thống thông tin di động LTE [7] Tuy
nhiên, các nghiên cứu liên quan đến truyền thống vô tuyến
hầu hết đều giả sử rằng phần cứng của các thiết bị là hoàn
hảo Thực tế là, phần cứng của các thiết bị truyền thông vô
tuyến là không hoàn hảo trong thực tế, bởi sự nhiễu pha, sự không cân bằng I/Q và sự không tuyến tính trong bộ khuếch đại [9]–[13] Các nghiên cứu công bố của tác giả Bj¨ornson
và các tác giả khác thực hiện đánh giá hiệu năng của các mô hình chuyển tiếp hai chặng dưới sự tác động của phần cứng không hoàn hảo [9], [10] Sự không hoàn hảo của phần cứng thiết bị sẽ gây ra can nhiễu đến các tín hiệu thu phát, do đó
sẽ ảnh hưởng đến hiệu năng của các hệ thống truyền thông
vô tuyến [14]–[16] Ảnh hưởng của phần cứng không lý tưởng lên hiệu năng bảo mật của hệ thống MIMO nhận thức đã được phân tích, nút chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật truyền bán song công và song công trong mô hình kênh truyền Rayleigh [17] Trong [18], hiệu năng của mạng truyền thông chuyển tiếp
sử dụng kỹ thuật khuếch đại-chuyển tiếp AF (Amplify-and-Forward) hai chiều đã được phân tích trong trường hợp phần cứng không hoàn hảo Trong bài báo này, chúng tôi trình bày khảo sát mô hình mạng chuyển tiếp đa chặn trong các môi trường fading với phần cứng không hoàn hảo Các công trình nghiên cứu trước đây tập trung chủ yếu vào nghiên cứu hiệu năng của hệ thống truyền thông trên kênh truyền Rayleigh Trong báo cáo [13], các tác giả đã nghiên cứu hiệu năng của
hệ thống truyền thông vô tuyến hai chặn có sự ảnh hưởng phần cứng không hoàn hảo và nhiễu đồng kênh CCI (Co-Channel Interference) trong mô hình kênh truyền fading Rayleigh Tuy nhiên, trong thực tế, hệ thống tryền thông chuyển tiếp có thể
có các kênh truyền có các phân phối thống kê khác nhau Vì vậy, chúng tôi trình bày kết quả nghiên cứu đánh giá hiệu năng
hệ thống vô tuyến chuyển tiếp đa chặng trong mô hình kênh truyền fading Nakagami-m và kênh Rician, hai mô hình kênh truyền có phân bố mang tính tổng quát hóa Chúng ta có thể xác định hiệu năng của kênh truyền vô tuyến đơn giản như kênh truyền Rayleigh là một trường hợp đặc biệt của mô hình kênh truyền fading Nakagami-m hay kênh Rician Để đánh giá hiệu năng của hệ thống khảo sát, chúng tôi giả sử đơn giản rằng các nút chuyển tiếp được đặt ở những khoảng cách đều nhau từ nút nguồn đến nút đích Thông tin từ nguồn truyền đích qua tất cả các nút chuyển tiếp, trong đó các nút chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật giải mã-chuyển tiếp DF (Decode-and-Forward) [4] Do đó, để hệ thống truyền thông xuyên suốt, bất
kỳ một nút chuyển tiếp nào thuộc hệ thống phải đảm bảo thành công trong việc thu nhận và phát chuyển tiếp thông tin đến nút chuyển tiếp tiếp theo hướng về đích cuối cùng Hiệu năng
Trang 20 1 2 M-1 M
Hình 1 Mô hình chuyển tiếp đa chặng.
của hệ thống khảo sát đã được phân tích để đánh giá thông
qua hai thông số quan trọng của hệ thống là xác suất dừng và
dung lượng kênh Chúng tôi thực hiện mô phỏng Monte-Carlo
để thẩm tra kết quả phân tích lý thuyết
Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: trong phần II,
chúng tôi mô tả mô hình hệ thống được đề xuất Trong phần
III, chúng tôi đánh giá hiệu năng của hệ thống đề xuất Phần
IV cung cấp các kết quả mô phỏng và phân tích lý thuyết
Cuối cùng, chúng tôi kết luận bài báo trong phần V
II MÔ HÌNH KHẢO SÁT Đầu tiên, chúng ta cùng xem xét mô hình hệ thống mạng
vô tuyến nhận thức chuyển tiếp được mô tả trong Hình 1 Hệ
thống bao gồm nút nguồn (N0), nút đích (N M) và các nút
chuyển tiếp N i , trong đó chỉ số i chạy từ 1 đến M − 1 thể
hiện vị trí của các nút chuyển tiếp từ gần với nguồn nhất N1
đến xa nguồn nhất N M −1 Các nút chuyển tiếp N i thực hiện
việc thu nhận tiến hiệu, giải mã, và sau đó phát chuyển tiếp
đến nút N i+1 Để hệ thống truyền thông xuyên suốt, thông tin
từ nguồn truyền thành công đến đích, tất cả cách nút chuyển
tiếp N i phải đảm bảo sự tiếp nhận dữ liệu của nguồn thành
công Nói cách khác, mô hình hệ thống không thể truyền dữ
liệu từ nguồn N0đến đích N M khi có bất kỳ một sự truyền dữ
liệu nào từ nút N i đến nút N i+1là không thành công Bài báo
này tác giả xem xét mô hình chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật giải
mã và chuyển tiếp DF (Decode-and-Forward) Nút N0 truyền
dữ liệu đến nút N1 trong khe thời gian thứ nhất Nếu nút N1
giải mã thành công, nút này sẽ thực thiện việc gửi dữ liệu đến
nút N2 trong khe thời gian thứ hai Quá trình này cứ lặp lại
như thế qua toàn bộ các nút chuyển tiếp và đến đích
Xét sự truyền nhận dữ liệu ở chặng thứ i giữa nút N i −1 và
N i, sử dụng mô hình suy hao đơn giản, tín hiệu nhận được tại
N i với phần cứng hoàn hảo có thể được biểu diễn bằng công
thức sau:
y i=
P d −β i h i x + ν i , (1)
trong đó, P là công suất phát của nút N i −1 và cũng là công
suất phát của tất cả các nút khác), β biểu diễn hệ số suy hao
đường truyền, h i và d i lần lượt biểu diễn hệ số kênh truyền
và khoảng cách giữa các nút N i −1 và N i , ν i là nhiễu Gauss
cộng vào tín hiệu nhận được ở nút N i
Từ công thức (1), ta có thể xây dựng biểu thức tỷ số công suất
tính hiệu trên nhiễu giữa N i −1 và N i như sau:
γ i= P d
−β
i |h i |2
N0
= Ψd −β i |h i |2, (2)
với Ψ = P/N0 là tỷ số công suất phát và phương sai của
nhiễu Gauss N0 Nếu phần cứng của thiết bị phát nút N i−1
và thiết bị thu nút N i không hoàn hảo, công thức (1) được viết lại như sau:
y i=
P d −β i h i
x + η i−1 t
+ η i r + ν i , (3)
Trong công thức (3), η t
i−1 và η t
i−1 lần lượt là nhiễu gây ra do
méo dạng từ phần cứng của thiết bị phát nút N i −1 và thiết
bị thu nút N i Nhiễu η t
i−1 và η t
i−1 có thể được mô hình bằng nhiễu Gauss với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai lần
lượt là κ t
i−1 và κ r
i P |h i |2 (xem các tài liệu [13], [17]), trong
đó, κ t i−1 và κ r
i lần lượt là các hằng số dương mô tả độ suy
hao phần cứng của thiết bị phát ở nút N i −1 và thiết bị thu ở
nút N i Khi đó, tỷ số công suất tín hiệu trên nhiễu tức thời được viết ra tương tự như trong [19], [20]:
−β
i |h i |2
θ i Ψd −β i |h i |2+ 1, (4)
trong đó, θ i = κ t
i−1 + κ r
i là tổng suy hao phần cứng Nghiên cứu trình bày trong bài báo này khảo sát mô hình chuyển tiếp
đa chặng sử dụng kỹ thuật giải mã và chuyển tiếp Do đó, tỷ
số công suất tín hiệu trên nhiễu từ đầu cuối đến đầu cuối được tính bởi công thức sau:
γe2e= min
i=1,2, ,M (γ i)
i=1,2, ,M
Ψd −β i |h i |2
θ i Ψd −β i |h i |2+ 1
Kế tiếp ta xét đến dung lượng kênh Shanon tức thời C của hệ
thống sử dụng M chặng được định nghĩa bởi:
Ce2e= 1
Mlog2(1 + γe2e) , (6)
trong đó, hệ số 1/M cho biết hệ thống sử dụng M khe thời
gian để truyền dữ liệu
III ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG Trong bài báo nghiên cứu này, hiệu năng của hệ thống sẽ được nghiên cứu và đánh giá thông qua hai tham số quan trọng: xác suất dừng (Outage Probability (OP)) và dung lượng kênh Shanon trung bình (Average Channel Capacity (CC)) trên các kênh truyền fading khác nhau
A Xác suất dừng (OP) và dung lượng kênh Shannon trung bình (CC)
Một trong những tham số đánh giá hiệu năng quan trọng cho hệ thống là xác suất dừng, được định nghĩa xác suất mà dung lượng kênh tức thấp hơn một tốc độ cho phép Xác suất dừng từ đầu cuối đến đầu cuối của hệ thống truyền thông đa chặng được tính một cách tổng quát như sau:
OP = Pr [Ce2e< R th ] = F γe2e(ρ th ) (7)
Trong công thức (7), R th là ngưỡng tốc độ dừng, ρ th =
2M R th − 1 là ngưỡng dừng của tỷ số tín hiệu trên nhiễu và
F γe2e(ρ th)là ký hiệu của hàm phân phối tích luỹ (CDF) của
biến ngẫu nhiên γ e2e Giả sử các chặng từ nguồn đến đích là
Trang 3độc lập, thay kết quả trong công thức (5) vào trong công thức
(7), xác suất dừng của hệ thống được viết lại:
OP = F γ e2e (ρ th)
= Pr
min
i=1,2, ,M
Ψd −β i |h i |2
θ i Ψd −β i |h i |2+ 1
< ρ th
= 1− Pr
min
i=1,2, ,M
Ψd −β i |h i |2
θ i Ψd −β i |h i |2+ 1
≥ ρ th
= 1−
M
i=1
1− Pr
Ψd −β i |h i |2
θ i Ψd −β i |h i |2+ 1 < ρ th
= 1−
M
i=1
1− Pr
(1− θ i ρ th ) γ i < d
β
i ρ th
Ψ
, (8)
trong đó, γ i = |h i |2 là độ lợi kênh truyền của chặng thứ i.
Xét riêng xác suất trong công thức (8), ta có:
Pr
(1− θ i ρ th ) γ i < d
β
i ρ th
Ψ
=
F γ i
d β
i ρ th
Ψ(1−θ i ρ th)
, ρ th < 1/θ i , (9)
ở đây, F γ i (.) là hàm CDF của biến ngẫu nhiên γ i
Thay (9) vào trong (8), ta có:
OP = F γe2e(ρ th)
=
1− M
i=1
1− F γ i
d β
i ρ th
Ψ(1−θ i ρ th)
, ρ th < 1/θmax,
(10)
với θmax= max
i=1,2, ,M (θ i)là mức suy hao phần cứng lớn nhất
trên toàn chặng Công thức (10) cho thấy rằng một khi ngưỡng
dừng ρ th lớn hơn 1/θmax, hệ thống khảo sát sẽ luôn bị dừng
bất chấp các thông số còn lại
Tiếp theo, dung lượng kênh trung bình của hệ thống CC được
biểu diễn bởi công thức (11) bên dưới
CC =E {Ce2e} = M ln 21
+∞
0
ln (1 + x) f γ e2e (x) dx , (11)
với E {.} là ký hiệu của toán tử tính giá trị trung bình và
f γ e2e (x) là hàm mật độ xác suất của biến ngẫu nhiên γ e2e
Để đánh giá hiệu năng của hệ thống, việc quan trọng nhất
là tìm hàm CDF F γ e2e (x) Nếu xác định được hàm CDF
F γ e2e (x), hàm mật độ xác suất (PDF) f γ e2e (x)sẽ tính được
bằng cách lấy đạo hàm F γ e2e (x) theo x Tuy nhiên, một khi
chúng ta đã có được hàm CDF F γ e2e (x), sử dụng tích phân
từng phần cho (11), ta có thể viết lại CC dưới dạng sau:
CC = 1
M ln 2
1/θmax
0
1− F γe2e(x)
1 + x dx (12)
Ở phần tiếp theo, chúng tôi sẽ khảo sát các kênh truyền fading
khác nhau như kênh Nakagami-m và kênh Rician Đây là
những kênh truyền tổng quát và thông dụng trong thực tế
B Kênh truyền Fading 1) Kênh Nakagami-m: Trong mô hình kênh truyền này,
h i là hệ số kênh truyền fading Nakagami-m và độ lợi kênh
truyền là biến ngẫu nhiên có phân bố Gamma Hàm CDF CDF
F γ e2e (x) có thể được đưa ra như sau:
F γ i (x) = γ (m i , m i x)
trong đó, Γ(.) và γ (., ) lần lượt là kí hiệu của hàm
Gamma [21, eq (8.310.1)] và hàm Gamma không hoàn
chỉnh [21, eq (8.350.1)]; với m i là hệ số của kênh fading
Nakagami-m tại chặng i Trong bài báo này, để đơn giản tính toán, ta giả sử rằng giá trị trung bình của γ i bằng 1
(E {γ i } = 1) Thay (13) vào (10), xác suất dừng OP của mô
hình khảo sát được tính bằng một biểu thức dạng tường minh như sau:
OP = F γe2e(ρ th)
=
1−M
i=1
1−
γ
m i , mid
β
i ρth
Ψ ( 1−θiρth)
Γ(m i) , ρ th < 1/θmax.
(14)
Sử dụng (14) cho (12), ta có thể tính chính xác dung lượng kênh trung bình CC như trong công thức số (15)
CC = 1
M ln 2
1/θmax
0
M
i=1
1− γ(m i ,m i d β i x/Ψ/(1−θ i x))
Γ(m i)
(15)
Ở đây, tích phân trong công thức (15) có thể dễ dàng tính được bằng các phần mềm máy tính như MATLAB hay MATHEMATICA
2) Kênh Rician: Đối với kênh truyền Rician, hàm CDF của
độ lợi kênh γ i có thể được xác định như sau:
F γ i (x) = 1 − Q1
2K i ,
2 (1 + K i ) x
với K i là hệ số Rician tại chặng thứ i và Q1(., ) là hàm Marcum-Q Kết hợp (16) và (10), OP được đưa ra như bên dưới:
OP = F γe2e(ρ th)
=
1−
M
i=1
Q1
√2K i ,
2 (1 + K i)
× d β i ρ th
Ψ(1−θ i ρ th)
, ρ th < 1/θmax.
(17) Rồi thì, dung lượng kênh trung bình được đưa ra dưới dạng tích phân một lớp:
CC = 1
M ln 2
1/θmax
0
M
i=1
Q1
√
2K i ,
2 (1 + K i) d β i x
Ψ(1−θ i x)
(18)
Trang 4Hình 2 Xác suất dừng (OP) được vẽ là một hàm của Ψ = P/N0 (dB) khi
M = 3 , R th = 0.8, κ = 0.05 và m = 1, 1.5, 2.
Cuối cùng của phần này, chúng ta xét một trường hợp đặc biệt
đó là kênh fading Rayleigh Ta dễ dàng thấy rằng khi các hệ số
m i= 1(hoặc K i = 0), kênh truyền Nakagami-m (hoặc kênh
Rician) sẽ trở thành kênh Rayleigh Lúc đó, xác suất dừng và
dung lượng kênh Shannon trung bình được thu gọn như trong
(19) và (20):
OP = F γe2e(ρ th)
=
1− exp
−M
i=1
d β i ρ th
Ψ(1−θ i ρ th)
, ρ th < 1/θmax. (19)
CC = 1
M ln 2
1/θmax
0 exp
−M
i=1
d β i x
Ψ(1−θ i x)
IV KẾT QUẢ Trong phần này, chúng tôi thực hiện các mô phỏng
Monte-Carlo để kiểm chứng các công thức đã được trình bày ở phần
III Môi trường mô phỏng là một hệ trục tọa độ một chiều
Ox, trong đó ta đặt các nút N0, N1, , N M sao cho hai nút
kề nhau cách nhau một khoảng 1/M Tức là, tọa độ của nút
Ni (i = 0, 1, 2, , M ) trong hệ trục tọa độ này là i/M và
khoảng cách giữa hai nút Ni và N i+1 là d i = 1/M Để đơn
giản cho tiến trình mô phỏng, chúng tôi giả sử hệ số suy hao
đường truyền bằng 4 (β = 4), hệ số kênh truyền Nakagami-m
tại các chặng bằng nhau và bằng m (m i = m), hệ số kênh
Rician tại tất cả các chặng bằng nhau và bằng K (K i = K)
và tổng suy hao phần cứng tại các chặng bằng nhau và bằng
θ (θ i = θ).
Trong hình vẽ 2, xác suất dừng hệ thống được vẽ theo sự
biến thiên của Ψ (P/N0)(từ -10 dB đến 10 dB) trên kênh
truyền Nakagami-m Các thông số khác trong hình vẽ được
Hình 3 Dung lượng kênh trung bình (CC) được vẽ là một hàm của Ψ =
P/N0(dB) khi M = 2 , κ ∈ {0, 0.02, 0.05} và m = 2.
thiết lập như sau: số chặng bằng 3 (M = 3), tốc độ ngưỡng bằng 0.8 (R th = 0.8), hệ số suy hao phần cứng (κ = 0.05)
và hệ số kênh Nakagami-m là 1, 1.5 và 2 (m = 1, 1.5, 2).
Quan sát từ hình vẽ, ta có thể thấy rằng xác suất dừng OP giảm theo chiều tăng của tỷ lệ công suất tín hiệu trên nhiễu
Ψ Hơn nữa, OP của mô hình khảo sát cũng giảm khi hệ số
kênh Nakagami-m (m) tăng.
Hình vẽ 3 khảo sát sự ảnh hưởng của mức độ suy hao phận cứng lên dung lượng kênh trung bình của hệ thống trên kênh
Nakagami-m Các thông số mô phỏng của hình vẽ được cố định như sau: M = 2, κ = 0, 0.02, 0.05 và m = 2 Từ hình
vẽ, ta có nhận xét rằng dung lượng CC giảm đáng kể với sự
gia tăng của hệ số κ Hơn thế nữa, hình vẽ số 3 cho ta thấy rằng một khi hệ số κ khác 0, dung lượng CC sẽ bị bão hoà ở
các giá trị Ψ lớn Trong hình vẽ 4, chúng tôi vẽ giá trị OP theo
sự gia tăng của hệ số suy hao phần cứng κ trên kênh truyền Rician với các thông số thiết kế M = 3, R th= 1, Ψ = 5 dB
và K = 1.5 Nhìn vào hình vẽ 4, ta thấy rằng giá trị OP tăng theo giá trị của κ và OP giảm khi hệ số kênh Rician tăng Hơn thế nữa, như đã được chứng minh ở trên khi κ lớn hơn
tỷ lệ nghịch của ngưỡng dừng (1/θmax) thì hệ thống sẽ luôn
luôn dừng Đó là lý do tại sao ở các giá trị κ lớn thì OP của
hệ thống luôn bằng 1
Hình vẽ cuối cùng, hình vẽ số 5, miêu tả dung lượng kênh
trung bình CC theo số chặng M trong môi trường fading Rayleigh với các thông số hệ thống Ψ = −5.5 dB và κ = 0.05.
Rõ ràng rằng, số chặng M ảnh hưởng đến hiệu năng của hệ
thống Thứ nhất, nếu số chặng là nhỏ thì khoảng cách giữa hai
nút gần kề sẽ tăng (1/M tăng) và như vậy sẽ giảm hiệu năng
truyền dữ liệu tại mỗi chặng Ở chiều ngược lại, khi tăng số
chặng M lên, ta có thể nâng cao độ tin cậy của việc truyền
dữ liệu tại mỗi chặng, tuy nhiên dung lượng của toàn trình sẽ
giảm vì tốc độ truyền dữ liệu được chia cho số chặng M (xem
công thức số (6)) Như đã được thấy từ hình vẽ số 5, dung
Trang 5Hình 4. Xác suất dừng (OP) được vẽ là một hàm của κ khi M = 2 ,
M = 3 , R th= 1, Ψ = 5 dB và K = 1.5.
Hình 5 Dung lượng kênh trung bình (CC) được vẽ là một hàm của M (dB)
khi Ψ = −5.5 dB và κ = 0.05.
lượng trung bình biến thiên theo sự thay đổi của số chặng
Hơn thế nữa, luôn tồn tại một giá trị M mà ở đó dung lượng
của hệ thống là lớn nhất Cụ thể, khi Ψ = −5 dB thì số chặng
tốt nhất là 3, trong khi ở trường hợp còn lại số chặng tối ưu
là 1
Cuối cùng, chúng tôi muốn nhấn mạnh rằng trên tất cả các
hình vẽ đã được thể hiện, kết quả mô phỏng và kết quả lý
thuyết trùng với nhau, điều đó minh chứng cho những phân
tích của chúng tôi trong phần III là chính xác
V KẾT LUẬN Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu kỹ sự ảnh hưởng
của phần cứng không hoàn hảo lên hiệu năng của hệ thống
chuyển tiếp đa chặng sử dụng các nút mạng giải mã và chuyển tiếp Cụ thể, chúng tôi đưa ra các biểu thức tính chính xác hiệu năng xác suất dừng và dung lượng kênh Shannon trung bình
trên các kênh truyền tổng quát như Nakagami-m và Rician Sự
chính xác của các phân tích lý thuyết được kiểm chứng bằng
mô phỏng máy tính Hơn nữa, các kết quả đưa ra những đặc tính của hệ thống mà từ đó giúp cho những nhà thiết kế mạng
sử dụng trong việc tối ưu hệ thống Cuối cùng, bởi vì nghiên cứu này chỉ tập trung vào hệ thống đa chặng một đường từ nguồn tới đích, vì thế việc triển khai hệ thống đa chặng nhiều đường (multi-path) trên các mô hình kênh tổng quát sẽ là công việc tương lai của chúng tôi
LỜI CẢM ƠN Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển khoa học và công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) trong đề tài mã số 102.01-2014.33
TÀI LIỆU [1] J Mitola and J Maguire, G.Q., “Cognitive radio: making software radios
more personal,” Pers Commun., IEEE, vol 6, no 4, pp 13–18, Aug.
1999.
[2] A Goldsmith, S Jafar, I Maric, and S Srinivasa, “Breaking spectrum gridlock with cognitive radios: An information theoretic perspective,”
Proc of the IEEE, vol 97, no 5, pp 894–914, May 2009.
[3] J Laneman and G W Wornell, “Distributed space-time-coded protocols
for exploiting cooperative diversity in wireless networks,” Inf Theory, IEEE Trans on, vol 49, no 10, pp 2415–2425, Oct 2003.
[4] J Laneman, D Tse, and G W Wornell, “Cooperative diversity in
wireless networks: Efficient protocols and outage behavior,” Inf Theory, IEEE Trans on, vol 50, no 12, pp 3062–3080, Dec 2004.
[5] M Hasna and M.-S Alouini, “A performance study of dual-hop
trans-missions with fixed gain relays,” Wireless Commun., IEEE Trans on,
vol 3, no 6, pp 1963–1968, Nov 2004.
[6] ——, “Harmonic mean and end-to-end performance of transmission
systems with relays,” Commun., IEEE Trans on, vol 52, no 1, pp.
130–135, Jan 2004.
[7] Y Yang, H Hu, J Xu, and G Mao, “Relay technologies for wimax and
lte-advanced mobile systems,” Commun Mag., IEEE, vol 47, no 10,
pp 100–105, Oct 2009.
[8] Y Hua, D W Bliss, S Gazor, Y Rong, and Y Sung, “Guest editorial
theories and methods for advanced wireless relays, issue i,” Sel Areas
in Commun., IEEE J on, vol 30, no 8, pp 1297–1303, Sept 2012.
[9] E Bjornson, A Papadogiannis, M Matthaiou, and M Debbah, “On the
impact of transceiver impairments on af relaying,” in Acoustics, Speech and Signal Process (ICASSP), 2013 IEEE Int Conf on, May 2013, pp.
4948–4952.
[10] E Bjornson, J Hoydis, M Kountouris, and M Debbah, “Hardware impairments in large-scale miso systems: Energy efficiency, estimation,
and capacity limits,” in Digital Signal Process (DSP), 2013 18th Int Conf on, Jul 2013, pp 1–6.
[11] E Bjornson, M Matthaiou, and M Debbah, “A new look at dual-hop
relaying: Performance limits with hardware impairments,” Commun., IEEE Trans on, vol 61, no 11, pp 4512–4525, Nov 2013.
[12] E Bjornson, J Hoydis, M Kountouris, and M Debbah, “Massive mimo systems with non-ideal hardware: Energy efficiency, estimation, and
capacity limits,” Inf Theory, IEEE Trans on, vol 60, no 11, pp 7112–
7139, Nov 2014.
[13] T T Duy, T Duong, D Benevides da Costa, V N Q Bao, and
M Elkashlan, “Proactive relay selection with joint impact of hardware
impairment and co-channel interference,” Commun., IEEE Trans on,
vol 63, no 5, pp 1594–1606, May 2015.
[14] L Feng and W Namgoong, “Spc09-4: A hardware impairment
compen-sation scheme with cascaded adaptive filters,” in Global Telecommun Conf., 2006 GLOBECOM ’06 IEEE, Nov 2006, pp 1–6.
[15] U Gustavsson, C Sanchez-Perez, T Eriksson, F Athley, G Durisi,
P Landin, K Hausmair, C Fager, and L Svensson, “On the impact
of hardware impairments on massive mimo,” in Globecom Workshops (GC Wkshps), 2014, Dec 2014, pp 294–300.
Trang 6[16] M Lei, I Lakkis, C.-S Sum, T Baykas, J.-Y Wang, M Rahman,
R Kimura, R Funada, Y Shoji, H Harada, and S Kato, “Hardware
impairments on ldpc coded sc-fde and ofdm in multi-gbps wpan (ieee
802.15.3c),” in Wireless Commun and Networking Conf., 2008 WCNC
2008 IEEE, Mar 2008, pp 442–446.
[17] T T Duy, V N Q Bao, and T Duong, “Secured communication in
cognitive mimo schemes under hardware impairments,” in Advanced
Tech for Commun (ATC), 2014 Int Conf on, Oct 2014, pp 109–112.
[18] N H Nhat, V N Q Bao, N L Trung, and M Debbah, “Relay selection
in two-way relaying networks with the presence of hardware impairment
at relay transceiver,” in Advanced Tech for Commun (ATC), 2014 Int.
Conf on, Oct 2014, pp 616–620.
[19] 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,” in The Nafosted
Conf on Inf and Comp Scien (NICS), 2015 Int Conf on, Sept 2015,
pp 316–321.
[20] T T Duy, P M Quynh, V N Q Bao, T Hanh, and D T Hung, “An
incremental cooperative solution for multicast cognitive network under
joint impact of hardware impairment and interference constraint,” in
The Nafosted Conf on Inf and Comp Scien (NICS), 2015 Int Conf.
on, Sept 2015, pp 310–315.
[21] I S Gradshteyn and I M Ryzhik, Table of integrals, series, and
products, 7th ed Elsevier/Academic Press, Amsterdam, 2007, translated
from the Russian, Translation edited and with a preface by Alan Jeffrey
and Daniel Zwillinger, With one CD-ROM (Windows, Macintosh and
UNIX).
476
... nhau, điều minh chứng cho phântích chúng tơi phần III xác
V KẾT LUẬN Trong báo này, nghiên cứu kỹ ảnh hưởng
của phần cứng khơng hồn hảo lên hiệu hệ thống
chuyển tiếp. .. hình khảo sát giảm hệ số
kênh Nakagami-m (m) tăng.
Hình vẽ khảo sát ảnh hưởng mức độ suy hao phận cứng lên dung lượng kênh trung bình hệ thống kênh
Nakagami-m Các. ..
Rõ ràng rằng, số chặng M ảnh hưởng đến hiệu hệ
thống Thứ nhất, số chặng nhỏ khoảng cách hai
nút gần kề tăng (1/M tăng) giảm hiệu năng
truyền liệu chặng Ở chiều ngược
