NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN TRONG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC

Bài báo này phần nào đánh giá được hiệu quả của mạng vô tuyến nhận thức trong quá trình hoạt động song song với mạng chính mạng được cấp phép.. Kết quả nghiên cứu cho thấy tần số rỗi

TÓM TẮT: Sử dụng hợp lý và có

hiệu quả tài nguyên tần số vô tuyến ngày

càng bị hạn chế là một bài toán khó cho

các nhà cung cấp dịch vụ vô tuyến hiện

nay Thời gian gần đây đã có nhiều nhà

nghiên cứu đưa ra một số giải pháp nhằm

cải thiện tình hình trên Mạng vô tuyến

nhận thức là một giải pháp được quan tâm

nhiều nhất, nhằm khai thác triệt để nguồn

tài nguyên vô tuyến đồng thời tăng số

lượng người dùng và nâng cao chất lượng

truyền dẫn Bài báo này phần nào đánh

giá được hiệu quả của mạng vô tuyến nhận

thức trong quá trình hoạt động song song

với mạng chính (mạng được cấp phép)

Kết quả nghiên cứu cho thấy tần số rỗi của

người dùng trong mạng chính được mạng

vô tuyến nhận thức khai thác để cung cấp

cho người dùng phụ Quá trình hoạt động

của người dùng phụ vẫn không gây nhiễu

đến người dùng chính Vì vậy chất lượng

dịch vụ của người dùng chính vẫn được

đảm bảo trong khi vẫn mở rộng được dịch

vụ cho người dùng phụ.

Từ khóa: Vô tuyến nhận thức,

vô tuyến thông minh, ước lượng kênh

truyền, SDR

1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong xã hội hiện nay thông tin di

động đang đóng một vai trò rất lớn do tính

mềm dẻo và linh hoạt của nó Vì vậy, nhu

cầu sử dụng hệ thống thông tin di động cũng

như chiếm dụng tài nguyên vô tuyến ngày

càng cao Tuy nhiên hiện nay tài nguyên

vô tuyến nói chung và tài nguyên về tần

số nói riêng đang ngày càng bị hạn chế Vấn đề của các nhà mạng hiện nay là tìm

ra các giải pháp nhằm nâng cao tính hiệu quả trong việc sử dụng tần số vô tuyến đã cấp phép mặt khác mở rộng phạm vi sử dụng và nâng cao chất lượng thông tin vô tuyến

Hệ thống vô tuyến nhận thức là hệ thống mà các phần tử của nó có khả năng thay đổi các tham số (công suất, tần số) trên cơ sở tương tác với môi trường hoạt động Mục đích của vô tuyến nhận thức là cho phép các thiết bị vô tuyến khác hoạt động trên các dải tần còn trống tạm thời

mà không gây nhiễu đến các hệ thống

vô tuyến có quyền ưu tiên cao hơn hoạt động trên dải tần đó Trong đó ước lượng kênh truyền là một trong những chủ đề được quan tâm trong hệ thống thông tin vô tuyến Việc ước lượng kênh truyền chính xác giúp cho các nhà mạng chủ động trong việc cung cấp các dịch vụ vô tuyến với chất lượng cao

2 TỔNG QUAN VỀ MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC [3]

Mạng vô tuyến hiện nay có một số phần phổ vô tuyến đã được cấp phép cho các mục đích khác nhau nhưng vẫn còn một

số băng tần vẫn chưa được cấp phép

Các thành phần kiến trúc của mạng

vô tuyến nhận thức như Hình 1 có thể

NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN

TRONG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC

ThS Nguyễn Xuân Tùng

-‰

Trường CĐ KT - KT Quảng Nam

TS Nguyễn Lê Hùng

-‰

Đại học Đà Nẵng

phân thành hai nhóm là mạng chính và

mạng phụ

* Mạng chính: Mạng chính có quyền

truy nhập tới một vài băng phổ nhất định

Các thành phần của mạng chính bao gồm:

- Người dùng chính: Người dùng

chính (hay người dùng được cấp phép) có

giấy phép để hoạt động trong một băng

phổ nhất định

- Trạm gốc chính: Trạm gốc chính

(hay trạm gốc được cấp phép) là thành

phần cơ sở hạ tầng mạng được cố định,

có giấy phép phổ, như BTS trong mạng

tổ ong

* Mạng phụ: Mạng phụ (mạng truy

nhập phổ tần động, mạng thứ cấp, mạng

không được cấp phép) không có giấy phép

để hoạt động trong một băng tần mong

muốn Mạng phụ gồm các thành phần sau:

- Người dùng phụ: Người dùng phụ

( người dùng không được cấp phép, người

dùng thứ cấp) không có giấy phép sử dụng

phổ Do đó, cần có các chức năng cộng

thêm để chia sẻ băng phổ cấp phép

- Trạm gốc phụ: Trạm gốc phụ (hay

trạm gốc xG, trạm gốc không cấp phép,

trạm gốc thứ cấp) là thành phần cơ sở hạ

tầng cố định

* Bộ phân chia phổ: Bộ phân chia

phổ (hay server lập lịch) là một bộ phận mạng trung tâm đóng vai trò trong việc chia sẻ các tài nguyên phổ tần giữa các người dùng phụ

3 KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG 3.1 Kỹ thuật ước lượng kênh ML

[1], [2], [4]

diễn bằng một hàm sau:

ML

xˆ =(HT.H)-1.HT.y Trong đó:

H: Hàm kênh của hệ thống

ML

lượng ML y: Tín hiệu thu được

3.2 Kỹ thuật ước lượng kênh MAP[1], [2], [4]

diễn bằng một hàm sau:

MAP

0

N

I )-1.HT.y

Trong đó : H: Hàm kênh của hệ thống

MAP

lượng MAP

y : Tín hiệu thu được I: Ma trận đường chéo đơn vị

4 ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN TRONG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC

Đối với mạng vô tuyến nhận thức do

có sự tồn tại song song của 2 mạng là mạng chính (mạng truyền thống) và mạng phụ nên việc ước lượng kênh truyền trở nên khó khăn hơn Tiến trình ước lượng xảy ra đồng thời trên cả mạng phụ và mạng chính

Hình 1 Mô hình kiến trúc mạng vô tuyến

nhận thức

4.1 Ước lượng cho mạng chính

Tín hiệu thu được của mạng chính

gồm tín hiệu phát từ mạng chính, tín hiệu

phát từ mạng phụ và nhiễu nhiệt gây tác

động xấu đến tín hiệu thu mạng chính

Tuy nhiên sự gây nhiễu của mạng

phụ đối với mạng chính phải nhỏ hơn một

tế mạng chính là mạng mà người dùng

chính trả phí cho việc sử dụng dịch vụ của

mình, còn mạng phụ là mạng mà người

dùng phụ sử dụng miễn phí nên chất lượng

dịch vụ của người dùng phụ không được

vượt quá giới hạn làm ảnh hưởng đến chất

lượng dịch vụ của người dùng chính Hay

tiên của mạng chính

là mức độ trả phí của người dùng chính ít

hay nhiều Nếu người dùng chính trả phí ít

thì đồng nghĩa với giá trị gama lớn thì chất

lượng dịch vụ giảm Nhưng giá trị gama

không thể = 0 vì lúc đó mức độ ưu tiên của

mạng chính là tuyệt đối thì dẫn đến mạng

phụ không tồn tại Trường hợp này không

phải là mạng vô tuyến nhận thức mà nó trở

về mạng truyền thống như hiện nay

Tín hiệu thu của mạng chính có sự

tác động của mạng phụ :

y = h S + (η + h S )

Trong đó:

đến người dùng chính

η : Nhiễu nhiệt

đến người dùng chính

4.2 Ước lượng cho mạng phụ

Tín hiệu thu của mạng phụ có sự tác động của mạng chính

y2 = h21 S2+ (η + h12 S1)

Trong đó:

đến người dùng phụ

η : Nhiễu nhiệt

đến người dùng phụ Trong trường hợp này ta thực hiện tính toán ước lượng thông số đáp ứng kênh

+ h12 S1) như một nguồn nhiễu tác động

đến mạng phụ

Hình 2 Mô hình truyền dẫn của mạng

vô tuyến nhận thức (1x1)

Hình 3 Mô hình khoảng cách của mạng chính và mạng phụ

Công thức ước lượng theo khoảng

cách:

2

2 2

o

o h

h d

















=

α

Trong đó:

từ mạng chính đến mạng phụ với khoảng

cách từ máy phát phụ đến người dùng phụ

d: Khoảng cách từ mạng chính đến

mạng phụ

đến người dùng phụ

h: Đáp ứng kênh truyền từ máy phát

chính đến người dùng phụ

phụ đến người dùng phụ

5 THUẬT TOÁN MÔ PHỎNG

ML, MAP

6 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 6.1 Mạng chính

6.1.1 Mô phỏng BER theo SNR cho thuật toán ML

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

10 -4

10-3

10 -2

10 -1

10 0 Mo phong B E R theo S NR cho thuat toan uoc luong ML

S NR (dB )

W ireles s trans mis s ion without C S I gama=0.3

W ireles s trans mis s ion without C S I gama=0.05

W ireles s trans mis s ion with C S I gama=0.3

W ireles s trans mis s ion with C S I gama=0.05

Hình 4 Kết quả mô phỏng BER theo SNR

cho thuật toán ML

Nhận xét:

Với cùng các giá trị SNR, giá trị gama càng lớn thì tỷ lệ lỗi bit càng cao Điều này cho thấy khi gama càng lớn thì mức độ ưu tiên của người mạng chính càng thấp và do

đó sự gây nhiễu của mạng phụ đến mạng chính càng cao

Khi tỷ số SNR tăng lên thì tỷ lệ lỗi bit BER càng giảm, điều đó cho thấy khi công suất tín hiệu chính càng lớn so với công suất của tín hiệu nhiễu thì chất lượng truyền dẫn cũng được nâng lên

6.1.2 Mô phỏng BER theo SNR cho thuật toán MAP

10-4

10 -3

10 -2

10 -1

10 0 Mo phong B E R theo S NR cho thuat toan uoc luong MAP

S NR (dB )

W ireles s trans mis s ion without C S I gama=0.2

W ireles s trans mis s ion without C S I gama=0.05

W ireles s trans mis s ion with C S I gama=0.2

W ireles s trans mis s ion with C S I gama=0.05

Hình 5 Kết quả mô phỏng BER theo SNR

Nhận xét :

Kết quả mô phỏng ở Hình 5 cho thấy

BER của thuật toán MAP được cải thiện

hơn so với ML (Hình 4), nên thuật toán

MAP tốt hơn ML.Tuy nhiên, độ phức tạp

của nó hơn hẳn ML

6.1.3 Mô phỏng BER theo gama

(γ ) cho thuật toán ML

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5

10 -4

10 -3

10 -2

10 -1

10 0 Mo phong B E R theo G AMA cho thuat toan uoc luong ML

G AMA

B E R G AMA without C S I

B E R G AMA with C S I

Hình 6 Kết quả mô phỏng BER theo

Nhận xét:

Khi gama có giá trị nhỏ thì chất lượng

truyền dẫn tốt, tín hiệu thu được của mạng

chính ít bị gây nhiễu bởi tín hiệu phát của

mạng phụ

Gama không thể bằng 0 vì lúc đó

không tồn tại mạng vô tuyến nhận thức mà

nó trở thành mạng vô tuyến truyền thống

như hiện nay

Khi gama bắt đầu tăng dần thì tín

hiệu thu của mạng chính bị tác động gây

nhiễu của mạng phụ lớn

6.1.4 So sánh mô phỏng BER theo

gama (γ ) cho ML và MAP

Hình 7 So sánh kết quả mô phỏng BER

Nhận xét:

Theo kết quả mô phỏng (Hình 7) thì khi gama có giá trị càng nhỏ thì thể tỷ lệ BER của ML lớn hơn MAP Điều đó cho thấy thuật toán ước lượng MAP có ưu thế hơn so với thuật toán ước lượng ML Khi giá trị gama tăng lên thì tỷ lệ BER của hai thuật toán là như nhau Vậy khi gama có giá trị nhỏ thì nên sử dụng thuật toán MAP để ước lượng, còn khi gama có giá trị lớn thì có thể dùng ML để giảm độ phức tạp cho hệ thống

6.2 Mạng phụ 6.2.1 Mô phỏng BER theo SNR cho thuật toán ML

Hình 9 Kết quả mô phỏng BER theo SNR

cho thuật toán ML

Nhận xét:

Trên hình mô phỏng ta thấy khi SNR nhỏ thì tỷ lệ BER không phụ thuộc vào anpha Khi SNR tăng lên thì khi cùng một giá trị SNR thì anpha càng lớn thì tỷ lệ BER càng cao Điều đó cho thấy là khi khoảng cách từ mạng chính đến mạng phụ càng lớn so với khoảng cách từ maý phát phụ đến người dùng phụ thì chất lượng đường truyên càng giảm

6.2.2 Kết quả mô phỏng BER theo

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

10-3

10 -2

10-1 Mo phong B E R theo S NR cho thuat toan uoc luong MAP

S NR (dB )

W ireles s trans mis s ion without C S I anpha=0.001

W ireles s trans mis s ion without C S I anpha=0.01

W ireles s trans mis s ion with C S I anpha=0.01

W ireles s trans mis s ion with C S I anpha=0.001

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

10 -3

10 -2

10 -1 Mo phong B E R theo G AMA cho thuat toan uoc luong ML, MAP

G AMA

B E R G AMA with ML

B E R G AMA with MAP

Hình 10 Kết quả mô phỏng BER theo

SNR cho thuật toán MAP

Nhận xét:

Theo kết quả mô phỏng ở trên (Hình

10) thì BER của thuật toán MAP được cải

thiện hơn so với ML Điều này chứng tỏ

khi biết thông tin trạng thái kênh truyền thì

chất lượng truyền dẫn thông tin trong các

mạng vô tuyến tốt hơn nhiều so với không

biết thông tin trạng thái kênh truyền

Bên cạnh đó, BER của thuật toán MAP

được cải thiện hơn so với ML cho ta thấy

thuật toán MAP tốt hơn ML Tuy nhiên, độ

phức tạp của nó hơn hẳn ML Đây cũng chính

là hạn chế của thuật toán MAP

6.2.3 Mô phỏng BER theo anpha

(α) so sánh thuật toán ML và MAP

Hình 11 Kết quả mô phỏng BER theo

Nhận xét:

Khi anpha có giá trị càng nhỏ thì tỷ lệ

BER của hai thuật toán ước lượng ML và MAP là như nhau

Khi anpha bắt đầu tăng lên thì có sự chênh lệch giữa hai thuật toán ML và MAP

về tỷ lệ BER Điều đó cho thấy chất lượng truyền dẫn giảm dần theo chiều tăng của anpha

7 KẾT LUẬN

Trên cơ sở phân tích và kết quả mô phỏng nêu trên, có thể rút ra một số kết luận như sau:

+ Có thể dùng mạng vô tuyến nhận thức hoạt động song song với mạng chính + Việc sử dụng mạng vô tuyến nhận thức nhằm mở rộng phạm vi sử dụng cho người dùng phụ

+ Người dùng phụ trong mạng vô tuyến nhận thức không gây nhiễu đến chất lượng dịch vụ của người dùng chính trong mạng chính

+ Có thể làm cơ sở cho phát triển mạng 5G trong tương lai

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] H Bolcskei and A.J.Paulraj (2002), Mul-tiple- input-mulMul-tiple-output(MIMO)

[2] Nguyễn Lê Hùng, Lê Ngọc Thọ (2010),

“Pilot – Aided joint CFO and doubly – se-lective channel estimation for OFDM

trans-missions”, IEEE transactions on broadcast-ing, 56(4), pp 514-522.

[3] I F Akyildiz, W Y Lee, M.C Vuran and S Mohanty (2006) , "NeXt Generation /Dynamic Spectrum Access/Cognitive

Ra-dio Wireless Networks: A Survey," Com-puter Networks Journal (Elsevier), Vol 50,

pp 2127-2159 [4] R Deepa, K Baskaran (2011), “ Joint Bit and Subcarrier Power allocation with V-BLAST/MAP/MMSE for MIMO OFDM

system”, European Journal of Scientific Re-search, 57(3), pp.502-513

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35

10-3 97

10-3 95

10 -3 93

10-3 91

10-3 89

10 -3 87

10 -3 85

Mo phong B E R theo ANP HA cho thuat toan uoc luong ML, MAP

ANP HA

B E R ANP HA with ML

B E R ANP HA with MAP

10-3

10-2

10-1

100 Mo phong B E R theo S NR cho thuat toan uoc luong ML

S NR (dB )

W ireles s trans mis s ion without CS I anpha=0.001

W ireles s trans mis s ion without CS I anpha=0.01

W ireles s trans mis s ion with CS I anpha=0.01

W ireles s trans mis s ion with CS I anpha=0.001