Nghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượng (tt)

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 lượngNghiên cứu kỹ thuật truyền gia tăng trong mạng vô tuyến thu thập năng lượng

-

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

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016

Luận văn được hoàn thành tại:

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: TS.TRẦN TRUNG DUY

(Ghi rõ học hàm, học vị)

Phản biện 1: ………

Phản biện 2: ………

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc

sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Vào lúc: giờ ngày tháng năm

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

LỜI MỞ ĐẦU

Trong thời đại phát triển bùng nổ của các hệ thống thông tin

vô tuyến, nhu cầu về chất lượng, dung lượng, các dịch vụ đa phương tiện và trong các hệ thống thông tin không dây đang phát triễn nhanh chóng trên toàn thế giới

Tuy nhiên phổ tần là hữu hạn, muốn tăng dung lượng bắt buộc phải tăng hiệu quả sử dụng phổ tần số Vì vậy việc nghiên cứu, ứng dụng các công nghệ kỹ thuật tiên tiến để đáp ứng nhu cầu này luôn là một đòi hỏi cấp thiết Một trong những kỹ thuật có thể giúp cải thiện, làm hạn chế vấn đề khang hiếm phổ như ngày nay đó là dùng công nghệ vô tuyến nhận thức

Ngoài ra, việc xác định khoảng cách giữa các user đến các trạm gốc rất quan trọng trong mạng ngẫu nhiên Đây cũng là một hướng nghiên cứu mới

Trên thực tế các phần cứng của thiết bị đều không lý tưởng, chúng ảnh hưởng tới hiệu năng của hệ thống Do đó, đề tài cũng sẽ nghiên cứu sự ảnh hưởng của sự không hoàn hảo của phần cứng lên hiệu năng của mạng vô tuyến

Kỹ thuật chọn lựa anten phát (TAS) là một kỹ thuật đơn giản, được nghiên cứu nhiều trong thời gian gần đây

Để đóng góp giải quyết những vấn đề này, em xin chọn đề

tài là “Nghiên cứu hiệu năng mạng ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật

chọn lựa anten phát dưới sự tác động của suy hao phần cứng”

mục đích là đưa ra các công thức toán học tính toán tỉ lệ tính hiệu

trên nhiễu (SNR) và/hoặc xác suất dừng (OP)…nhằm đánh giá hiệu năng của hệ thống Luận văn gồm 5 chương như sau:

Chương I: Lý thuyết tổng quan

Chương II: Mô hình hệ thống

Chương III: Đánh giá hiệu năng

Chương IV: Mô phỏng và đánh giá kết quả

Chương V: Kết luận

CHƯƠNG I - LÝ THUYẾT TỔNG QUAN

1.1 Mạng vô tuyến và vô tuyến nhận thức

1.1.1 Truy cập phổ vô tuyến

1.1.2 Mạng vô tuyến nhận thức

Trong mạng 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

Trong mạng không dây, việc xác định được khoảng cách giữa các US đến các BS rất quan trọng Vì khoảng cách giữa các user tác động mạnh tới SNR và nhiễu Khoảng cách giữa hai nút này sẽ là một biến ngẫu nhiên Những mạng này có tên gọi là mạng vô tuyến ngẫu nhiên

- Mạng ngẫu nhiên: là 1 mô hình thực tế, khi những người dùng có thể xuất hiện ngẫu nhiên Vì vậy khoảng cách từ người dùng tới trạm gốc luôn là một biến ngẫu nhiên

- Suy hao phần cứng: trên thực tế tất cả thiết bị đều không hoàn hảo nên có phần ảnh hưởng tới hiệu năng của mạng vô tuyến

CHƯƠNG II - MÔ HÌNH HỆ THỐNG

2.1 Mô hình vô tuyến thông thường

Giả sử xuyên suốt luận văn các kênh truyền là kênh fading Rayleigh Đầu tiên xét mô hình kênh truyền cơ bàn nhất

h P

s

Hình 2.1: Mô hình kênh truyền cơ bản

Giả sử phần cứng là lý tưởng, tín hiệu nhận được tại nút Rx là :

2.3 Mô hình nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu sự truyền dữ liệu theo đường xuống

(Down link) giữa một BS và US Như hình 2.3, BS có M anten phục

vụ US được trang bị 1 anten

Hình 2.3: Mô hình kênh truyền trong mạng ngẫu nhiên

Trạm gốc BS được đặt cố định tại gốc toạ độ, trong khi người dùng US xuất hiện ngẫu nhiên trong một đường tròn có bán

kính R Gọi d là khoảng cách giữa BS và US, d là một biến ngẫu

Đối với mạng ngẫu nhiên vô tuyến nhận thức, BS và US sẽ

là các nút thứ cấp Mạng sơ cấp sẽ được biểu thị bởi nút P và vị trí của nút P được giả sử là cố định SNR nhận được tại US trong mô hình này được đưa ra như sau:

i

,1

i i

i i

Q d Q d

Hình 2.4: Mô hình mạng ngẫu nhiên vô tuyến nhận thức

dạng nền

2.3.3 Các phương pháp chọn lựa anten phát

Đầu tiên, luận văn xét đến phương pháp lựa chọn ănten ngẫu nhiên, được đặt tên là RAND Tỷ lệ công suất tín hiệu nhận được tại người dùng trong mạng vô tuyến thông thường và mạng vô tuyến nhận thức dạng nền lần lượt được đưa ra như bên dưới:

, 1

n n

n

d d

n n

Q d Q d

Tiếp theo, luận văn đề xuất mô hình chọn lựa ănten phát tối ưu được đặt tên là BEST Trong phương pháp này, ănten phát tốt nhất sẽ là ănten tạo ra SNR ở người dùng lớn nhất

- Để thực hiện được kỹ thuật BEST đòi hỏi một sự hồi tiếp hệ

số kênh truyền từ người dùng về trạm gốc Từ các giá trị xác định sẵn có của các hệ số kênh truyền, trạm gốc có thể chọn được anten phát tốt nhất để phục vụ cho người dùng

- Chương 2 đã đưa ra các biểu thức của tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu cho tất cả các phương pháp khảo sát Hơn thế nữa, việc mô hình hoá khoảng cách ngẫu nhiên cũng đã được xem xét

CHƯƠNG III - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ

BEST BEST

b

d d d d

n n b b

b b

Q d Q d Q d Q d

Đầu tiên, xác suất dừng của giao thức RAND trong công thức (3.1)

có thể được viết lại dưới dạng sau:

   

R RAND

2 0

2

R2

phát trên nhiễu  cao Thật vậy, khi    thì   0, và ta

2Rlog

Đầu tiên, ta xem lại TAS trong công thức (2.13) Rõ ràng, phương

pháp này tương đương với phương pháp chọn lựa ănten có độ lợi

kênh truyền đến US lớn nhất Hơn nữa, ta có thể sử dụng kết quả

trong (2.5) như sau:

M n

giao thức BEST trong điều kiện   1 / th :

2 / 20

n M

Kế tiếp, xét giá trị OP của giao thức BEST khi  lớn Tương tự như

công thức (3.12), ta đạt được một biểu thức xấp xỉ cho

Pr b  x như:

M M

bậc phân tập tối đa (bằng số ănten (M) của BS)

3.2 Mô hình mạng ngẫu nhiên vô tuyến nhận thức

2 1 0

2

c c

Tương tự ta sẽ xét hiệu năng OP của giao thức RAND ở giá trị Q

lớn Do đó, ta xấp xỉ công thức (3.26) như sau:

1

Q n

0 R

n M

n n

2 2 , ; , , 2

1

c n

Ta xét đến biểu thức xấp xỉ cho OPBEST ở các giá trị lớn của Q

(Q   hay   0.) trong trường hợp 1> th Tương tự như (3.30), ta có biểu thức xấp xỉ sau:

Do đó, biểu thức xấp xỉ cho OPBEST ở các giá trị lớn của Q trong

trường hợp 1>th có thể được đưa ra như sau:

Kết Luận Chương III

- Dưới sự tác động của suy hao phần cứng, 1 hệ thống truyền thông vô tuyến sẽ luôn bị dừng khi mức suy hao phần cứng vượt qua một giá trị xác định nào đó Trong luận văn này, ta đã chứng minh rằng khi mức suy hao phần cứng  lớn hơn nghịch đảo ngưỡng dừng (1 /th), các mô hình khảo sát đều bị dừng, bất chấp giá trị của các hệ số còn lại

- Trong mạng truyền thông thông thường, OP được biểu thị bằng các hàm Gamma không hoàn thành, trong khi OP trong mạng

CR được biểu thị bằng các hàm Hypergeometric

- Giao thức BEST đạt được độ lợi phân tập bằng số lượng anten được trang bị cho trạm gốc, trong khi giao thức RAND chỉ đạt được độ lợi phân tập bằng 1

CHƯƠNG IV - MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ

Chương này dùng mô phỏng Monte Carlo để kiểm chứng các kết quả lý thuyết đã được phân tích trong Chương III Các thông số thiết lập thể hiện ở tên hình của mô phỏng

4.1 Mô hình mạng ngẫu nhiên thông thường

Trong hình vẽ 4.1, ta biểu diễn giá trị của OP theo sự biến thiên của tỷ số giữa công suất phát và công suất nhiễu   P N / 0(dB) Khi giá trị của  lớn, các giá trị lý thuyết tiệm cận hội tụ về giá trị lý thuyết chính xác Điều này cho thấy các tính toán ở Chương III là chính xác

Hình 4.1: Xác suất dừng trung bình được biểu diễn theo sự biến thiên của tỷ lệ công suất phát trên nhiễu   P N / 0 (dB) với tham số R1.5, M 2, th  0.5,  0.1,  4

Trong hình vẽ 4.2, ta biểu diễn giá trị OP theo hàm của  Các kết quả lý thuyết tiệm cận nhanh chóng hội tụ về các kết quả lý thuyết chính xác khi  đủ lớn

Hình 4.2: Xác suất dừng trung bình được biểu diễn theo sự biến thiên của tỷ lệ công suất phát trên nhiễu   P N / 0 (dB) với các

tham số R 1.5, th  0.5,  0.1 và  4

Hình 4.3: Xác suất dừng trung bình được biểu diễn theo sự biến thiên của ngưỡng dừng th với các tham số   5(dB), R  1,

Hình vẽ 4.4 biểu diễn giá trị OP theo sự biến thiên của mức

độ suy hao phần cứng  Xác suất dừng của cả hai phương pháp tăng mạnh với sự tăng của hệ số 

4.2 Mô hình mạng ngẫu nhiên vô tuyến nhận thức

Trong hình vẽ 4.5, xác suất dừng OP được vẽ theo sự tăng

của giá trị Q đơn vị dB Nhìn vào hình vẽ, ta thấy rằng, hiệu năng của các mô hình được nâng cao khi giá trị của Q lớn

Hình 4.5: Xác suất dừng trung bình được biểu diễn theo sự biến thiên của giá trị Q đơn vị dB với các tham số R  1,   0.5,

Hình 4.7: Xác suất dừng trung bình (OP) được biểu diễn theo các vị trí khác nhau của nút sơ cấp P với các tham số R  1.5,

Trong hình vẽ 4.6, xác suất dừng OP được vẽ theo sự biến

đổi của giá trị Q đơn vị dB Nhìn vào hình vẽ, chúng ta có thể thấy

đó là các giá trị lý thuyết tiệm cận hội tụ nhanh về các giá trị lý

thuyết chính xác

Trong hình vẽ 4.7 khảo sát sự ảnh hưởng của vị trí nút sơ cấp

P lên hiệu năng OP của cả hai mô hình Ta thấy giá trị của OP giảm mạnh với sự gia tăng của xP và yP

Trong hình vẽ 4.8 tương tự như hình vẽ 4.4, giá trị OP tăng khi mức độ suy hao phần cứng của các hệ thống tăng

Kết Luận Chương IV

- Trong cả mạng truyền thông vô tuyến thông thường và truyền thông vô tuyến nhận thức, phương pháp BEST luôn đạt được hiệu năng xác suất dừng cao hơn mô hình RAND Hơn thế nữa, phương pháp BEST đạt được độ lợi phân tập bằng số anten được trang bị tại trạm gốc, trong khi độ lợi phân tập của mô hình RAND chỉ bằng 1

- Hiệu năng của hai giao thức RAND và BEST có thể được cải thiện bằng cách tăng công suất phát, giảm mức độ suy hao phần cứng (trang bị các thiết bị đắt tiền hơn) Riêng đối với giao thức BEST, tăng cường số lượng anten tại trạm gốc sẽ tăng đáng kể hiệu năng của hệ thống Tuy nhiên, ta cần lưu ý rằng, trong thực tế sự thực thi của giao thức RAND sẽ đơn giản hơn rất nhiều so với sự thực thi của giao thức BEST

- Trong mạng truyền thông vô tuyến nhận thức, vị trí của người dùng sơ cấp cũng ảnh hưởng lớn đến hiệu năng của hệ thống

Cụ thể, người dùng sơ cấp càng xa thì hiệu năng hoạt động của hệ thống càng tốt

CHƯƠNG V - KẾT LUẬN 5.1 Các kết quả đạt được

Trong luận văn này, mô hình mạng ngẫu nhiên trong vô tuyến thông thường và dạng nền đã được nghiên cứu Hơn nữa, luận văn khảo sát một mô hình thực tế, đó là sự không hoàn hảo của phần cứng trong các thiết bị thu phát Kết quả có thể được liệt kê như sau:

- Mô phỏng được mạng truyền thông vô tuyến ngẫu nhiên,mà khoảng cách giữa BS và US là biến ngẫu nhiên

- Hiểu được nguyên lý hoạt động của các mô hình chọn lựa ănten phát Từ đó, đề xuất mô hình chọn lựa ănten phát tối ưu để nâng cao hiệu năng của hệ thống

- Phân tích được chính xác hiệu năng OP của các mô hình đề xuất, sử dụng các công cụ toán học Hơn nữa, các biểu thức miêu tả

OP được biểu diễn dưới dạng tường minh

- Tìm ra các biểu thức tiệm cận của OP để xác định độ lợi phân tập của các hệ thống khảo sát

- Tiến hành đồng thời các kết quả mô phỏng và lý thuyết để kiểm chứng sự chính xác của các biểu thức Sau đó từ các kết quả đạt được, luận văn đưa ra các biện luận và thảo luận để nêu bật các tính chất của các hệ thống

5.2 Hướng phát triển đề tài

Trong tương lai, học viên sẽ phát triển các kết quả đề tài theo các hướng nghiên cứu sau:

- Đánh giá các hiệu năng khác của mạng ngẫu nhiên như tỷ lệ lỗi bit (BER), tỷ lệ lỗi ký tự (SER), dung lượng kênh Shannon trung bình, v.v

- Xem xét các kênh truyền tổng quát hơn như kênh truyền Nakagami hay Rician, …

- Xem xét mô hình trong đó có nhiều người dùng và trạm gốc

có thể lựa chọn một người dùng tốt nhất, kết hợp với chọn lựa ănten phát tốt nhất, nhằm mục đích nâng cao hiệu năng của hệ thống

- Nghiên cứu các mô hình mạng ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật chuyển tiếp phân tập