Bảo mật thông tin ở lớp vật lý giao thức hiệu quả và đánh giá hiệu năng

Tø vi¸t t-t Ngh¾a Ti¸ng Anh Ngh¾a Ti¸ng Vi»tAF Amplify-and-Forward Khu¸ch ¤i-v -chuyºn ti¸pAWGN Additive White Gaussian T¤p ¥m Gauss tr-ng cëng BTS Base Transceiver Station Tr¤m thu ph¡t

CHU TI˜N DÔNG

BƒO MŠT THÆNG TIN Ð LÎP VŠT LÞ: GIAO THÙC HI›U QUƒ V€

•NH GI• HI›U N‹NG

LUŠN •N TI˜N Sž Kß THUŠT

H€ NËI - 2019

CHU TI˜N DÔNG

Tæi xin cam oan c¡c k¸t qu£ tr¼nh b y trong luªn ¡n l cæng tr¼nhnghi¶n cùu cõa tæi d÷îi sü h÷îng d¨n cõa c¡c gi¡o vi¶n h÷îng d¨n C¡c sèli»u, k¸t qu£ tr¼nh b y trong luªn ¡n l ho n to n trung thüc v ch÷a ÷ñccæng bè bði b§t ký t¡c gi£ n o hay trong b§t ký cæng tr¼nh n o tr÷îc ¥y.C¡c k¸t qu£ sû döng tham kh£o ·u ¢ ÷ñc tr½ch ¦y õ v theo óng quy ành.

H Nëi, ng yth¡ng n«m 2019

T¡c gi£

Chu Ti¸n Dông

Trong qu¡ tr¼nh nghi¶n cùu v ho n th nh luªn ¡n n y, t¡c gi£ ¢ nhªn ÷ñcnhi·u sü gióp ï v âng gâp quþ b¡u.

¦u ti¶n, t¡c gi£ xin b y tä láng c£m ìn s¥u s-c tîi PGS TS Vã Nguy¹nQuèc B£o v TS Nguy¹n L÷ìng Nhªt ¢ h÷îng d¨n, ành h÷îng nghi¶n cùukhoa håc, gióp ï t¡c gi£ trong qu¡ tr¼nh nghi¶n cùu v ho n th nh luªn ¡n.T¡c gi£ xin ch¥n th nh c£m ìn Ban Gi¡m èc, Hëi çng khoa håc, Hëi çngti¸n s¾, Khoa Quèc T¸ v o T¤o Sau ¤i håc, Khoa Vi¹n Thæng - Håc Vi»nCæng Ngh» B÷u Ch½nh Vi¹n Thæng ¢ t¤o i·u ki»n thuªn lñi º t¡c gi£ ho n

th nh luªn ¡n

T¡c gi£ công xin c£m ìn thõ tr÷ðng Bë T÷ l»nh Thæng Tin Li¶n L¤c vTr÷íng S¾ Quan Thæng Tin l ìn và chõ qu£n, ¢ t¤o i·u ki»n cho t¡c gi£tham gia nghi¶n cùu v håc tªp trong thíi gian l m nghi¶n cùu sinh

Cuèi còng, t¡c gi£ xin b y tä láng bi¸t ìn ¸n gia ¼nh, b¤n b±, c¡c çngch½, çng nghi»p ¢ luæn ëng vi¶n, chia s´, gióp ï t¡c gi£ v÷ñt qua c¡c khâkh«n v· måi m°t º ¤t ÷ñc nhúng k¸t qu£ nghi¶n cùu nh÷ ng y hæm nay

H Nëi, ng yth¡ng n«m 2019

T¡c gi£

Chu Ti¸n Dông

MÖC LÖC

DANH MÖC C•C TØ VI˜T T•T iv

DANH MÖC HœNH V“ vi

DANH MÖC KÞ HI›U TO•N HÅC x

MÐ †U

1 Ch÷ìng 1 TÊNG QUAN V— THÆNG TIN VÆ TUY˜N V€ ƒM BƒO AN TO€N THÆNG TIN Ð LÎP VŠT LÞ 15

1.1 B£o mªt thæng tin trong h» thèng thæng tin væ tuy¸n

15 1.2 C¡c tham sè hi»u n«ng b£o mªt

19 1.2.1 Dung l÷ñng b£o mªt

19 1.2.2 X¡c su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng

21 1.2.3 X¡c su§t døng b£o mªt 22

1.3 Truy·n thæng hñp t¡c

24 1.3.1 Ph÷ìng ph¡p chuyºn ti¸p væ tuy¸n

27 1.3.2 Kÿ thuªt xû lþ t½n hi»u chuyºn ti¸p væ tuy¸n 29

1.3.3 C¡c ph÷ìng ph¡p lüa chån nót chuyºn ti¸p

31 1.4 Væ tuy¸n nhªn thùc

32

1.4.2 Mæ h¼nh m¤ng væ tuy¸n nhªn thùc d¤ng an xen - Interweave

341.4.3 Mæ h¼nh m¤ng væ tuy¸n nhªn thùc d¤ng chçng chªp - Overlay

35

i

1.5 K¸t luªn ch÷ìng

35 Ch÷ìng 2 PH…N T•CH HI›U N‹NG BƒO MŠT CÕA H› THÈNG VÆ TUY˜N TRUY—N THÆNG A CH•NG 36 2.1 M¤ng væ tuy¸n nhªn thùc chuyºn ti¸p a ch°ng 36 2.1.1 C¡c nghi¶n cùu li¶n quan

462.2 M¤ng chuyºn ti¸p a ch°ng vîi ph¦n cùng khæng lþ t÷ðng 51

2.2.1 C¡c nghi¶n cùu li¶n quan 51

xu§t 53

2.2.3 Ph¥n t½ch hi»u n«ng h» thèng

562.2.4 Mæ phäng v ¡nh gi¡ k¸t qu£

58

2.3 K¸t luªn ch÷ìng

64 Ch÷ìng 3 PH…N T•CH HI›U N‹NG BƒO MŠT CÕA H› THÈNG VÆ TUY˜N TRUY—N THÆNG HÑP T•C 66 3.1 G¥y nhi¹u v chuyºn ti¸p câ lüa chån trong m¤ng truy·n thæng hñp t¡c hai ch°ng 66 3.1.1 C¡c nghi¶n cùu li¶n quan

3.2 B£o mªt trong m¤ng væ tuy¸n hñp t¡c k¸t hñp kÿ thuªt thu thªp n«ng l÷ñng 86 3.2.1 C¡c nghi¶n cùu li¶n quan

94

3.3 K¸t luªn ch÷ìng

97 Ch÷ìng 4 PH…N T•CH HI›U N‹NG BƒO MŠT CÕA H›

THÈNG VÆ TUY˜N TRUY—N THÆNG HÑP T•C TRONG I—U KI›NTHÆNG TIN TR„NG TH•I K–NH TRUY—N KHÆNG HO€N HƒO 99 4.1 C¡c nghi¶n cùu li¶n

quan 99

4.2 ƒnh h÷ðng cõa k¶nh truy·n khæng lþ t÷ðng èi vîi hi»u n«ng b£o

mªt cõa m¤ng chuyºn ti¸p 101

4.2.1 Mæ h¼nh h»

thèng 101

4.2.2 Ph¥n t½ch hi»u n«ng h» thèng

1064.2.3 Mæ phäng v ¡nh gi¡ k¸t qu£

108

4.3 K¸t luªn ch÷ìng

114 K˜T LUŠN 116

Tø vi¸t t-t Ngh¾a Ti¸ng Anh Ngh¾a Ti¸ng Vi»t

AF Amplify-and-Forward Khu¸ch ¤i-v -chuyºn ti¸pAWGN Additive White Gaussian T¤p ¥m Gauss tr-ng cëng

BTS Base Transceiver Station Tr¤m thu ph¡t gèc

CDF Cumulative Distribution H m ph¥n phèi t½ch lôy

Function

CRC Cyclic Redundancy Check M¢ kiºm tra dàch vángCSI Channel State Information Thæng tin tr¤ng th¡i k¶nh

truy·nDES Data Encryption Standard Ti¶u chu©n m¢ hâa dú li»u

DF Decode-and-Forward Gi£i m¢-v -chuyºn ti¸p

EH Energy Harvesting Thu thªp n«ng l÷ñng

FCC Federal Communications Õy ban truy·n thæng quèc

iv

MIMO Multiple Input-Multiple Nhi·u ¦u v o-nhi·u ¦u ra

OutputMISO Multiple Input-Single Out- Nhi·u ¦u v o-mët ¦u ra

putMRC Maximal Ratio Combining K¸t hñp t¿ sè tèi a

PDF Probability Density Func- H m mªt ë x¡c su§t

tionPLS Physical Layer Security B£o mªt lîp vªt lþ

PrNZ Non-zero Secrecy Capacity Dung l÷ñng b£o mªt kh¡c

QoS Quality of Service Ch§t l÷ñng dàch vö

RF Random-and-Forward Ng¨u nhi¶n-v -chuyºn ti¸pRSA Rivest - Shamir - Adleman Thuªt to¡n m¢ hâa cæng

khai

SNR Signal-to-Noise Ratio T sè cæng su§t t½n hi»u tr¶n

t¤p ¥mSOP Secrecy Outage Probability X¡c su§t døng b£o mªt

1.1 Mæ h¼nh cì b£n cõa h» thèng væ tuy¸n vîi mët m¡y nghe l²n 17

1.2 Dung l÷ñng b£o mªt cõa h» thèng 20

1.3 X¡c su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng cõa h» thèng 22

1.4 X¡c su§t døng b£o mªt cõa h» thèng 24

1.5 Mæ h¼nh truy·n thæng væ tuy¸n hñp t¡c cì b£n 25

1.6 Mæ h¼nh m¤ng væ tuy¸n chuyºn ti¸p trung k¸ væ tuy¸n 26

1.7 Mæ h¼nh chuyºn ti¸p mët chi·u 27

1.8 Mæ h¼nh chuyºn ti¸p hai chi·u 28

1.9 Kÿ thuªt Khu¸ch ¤i-v -Chuyºn ti¸p 29

1.10 Kÿ thuªt gi£i m¢-v -chuyºn ti¸p 30

1.11 Kho£ng phê câ thº ÷ñc sû döng 34

2.1 Mæ h¼nh h» thèng chuyºn ti¸p a ch°ng sû döng kÿ thuªt lüa chån nót chuyºn ti¸p tøng ph¦n 38 2.2 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo gi¡ trà Q [dB] khi xE = 1; yE = 0:25; xP = 0:5; yP = 0:5; Cth = f0:1; 0:5; 1g ; K = 2; M1 = 2; M2 = 2 46 2.3 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo gi¡ trà Q [dB] khi xE= 1; yE = 0:25; xP = 0:5; yP = 0:5; Cth = 0:75, K = 3; v M1 = M2 = M3 47

vi

2.4 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo gi¡ trà Q [dB] khi xE =

0:5; yE = 0:5, Cth = 0:25, K = 4; M1 = 2, M2 = 3, M3 = 2

v M4 = 3 48 2.5 X¡c su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng biºu di¹n theo gi¡

trà M khi xE = 1; yE = 0:25; v K = 1;2; 4; 6 49 2.6 X¡csu§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng biºu di¹n theo gi¡

trà yE khi xE = 0:5; M = 3 v K = 2; 3; 5 50 2.7 H»thèng truy·n thæng a ch°ng 54

2.8 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo gi¡ trà P=N0 khi =

0:01, Cth = 1, K = 2 v K = 4 59 2.9 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo gi¡ trà P=N0 khi =

0:01, = 0:05, Cth = 1 v K = 3 60

2.10 X¡c su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng biºu di¹n theo gi¡

trà P=N0, = 0:01 khi K= 2 v K = 4 612.11 X¡c su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng biºu di¹n theo gi¡

trà P=N0, K = 4 khi = 0:01 v = 0:05 622.12 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo gi¡ trà khi Cth = 1

v thay êi K 633.1 Mæ h¼nh h» thèng 683.2 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo gi¡ trà P=N0 khi M =

3, = 0.5 813.3 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo gi¡ trà M khi P=N0=

10[dB], = 0:5 v Cth = 1 82

10[dB], M = 3 v Cth = 1 833.5 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo gi¡ trà yE khi P=N0 =

10[dB], M = 3, = 0; 5 v Cth = 1 843.6 X¡c su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng biºu di¹n theo gi¡

trà P=N0 khi M = 3, = 0.5 v Cth = 1 853.7 Mæ h¼nh · xu§t b£o mªt vîi Nth nót chuyºn ti¸p tèt nh§t v

g¥y nhi¹u b¬ng n«ng l÷ñng thu thªp 883.8 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo gi¡ trà [dB] khi M = 3

v xR = 0:5: 95 3.9 X¡c su§t døngb£o mªt biºu di¹n theo M khi = 10[dB] v

N = 1 963.10 X¡c su§t døng b£o mªt biºu di¹n theo xR khi = 5 [dB] v

M = 5 974.1 Giao thùc chuyºn ti¸p væ tuy¸n ba ch°ng trong m¤ng cöm

(cluster) vîi sü xu§t hi»n cõa nót nghe l²n 1024.2 ƒnh h÷ðng cõa l¶n SOP khi Cth= 1, = 3, (xE; yE) =

(1; 2) v M = [3 3 3] 1094.3 ƒnh h÷ðng cõa l¶n PrNZ khi Cth = 1, = 3, (xE; yE) =

(1; 2) v M = [3 3 3] 1104.4 ƒnh h÷ðng cõa sè ch°ng l¶n SOP khi Cth = 1, = 3,

(xE; yE) = (1; 2) 1114.5 ƒnh h÷ðng cõa sè ch°ng l¶n PrNZ khi Cth = 1, = 3,

(xE; yE) = (1; 2) v = 0:7 112

4.6 ƒnh h÷ðng cõa sè nót chuyºn ti¸p trong méi cöm l¶n SOP khi

Cth = 1, = 3, (xE; yE) = (1; 2), K = 3 v = 0:9 1134.7 ƒnh h÷ðng cõa và tr½ E l¶n SOP khi Cth= 1, = 3, K = 3,

M = [2 2 2] v = 0:9 114

Kþ hi»u Þ ngh¾a

Pr( ) X¡c su§t

E f g Kþ hi»u cõa to¡n tû trung b¼nh

fX (x) H m mªt ë ph¥n bè x¡c su§t cõa x

FX (x) H m ph¥n bè x¡c su§t t½ch lôy cõa x

Ith Ng÷ïng can nhi¹u tèi a cho ph²p cõa ¦u v o m¡y thu sì c§p

C Dung l÷ñng b£o mªt

Cth Ng÷ïng tèi a cõa tèc ë truy·n cho tr÷îc

H» sè suy hao ÷íng truy·n

Hi»u su§t chuyºn êi n«ng l÷ñng thu thªp

Mùc ë suy gi£m ph¦n cùng

T¿ sè cæng su§t t½n hi»u tr¶n t¤p ¥m tùc thíi cõa k¶nh truy·n

Gi¡ trà trung b¼nh thèng k¶ cõa

H» sè t÷ìng quan giúa k¶nh truy·n thüc t¸ v k¶nh truy·n ÷îc l÷ñng

H» sè ph¥n bê cæng xu§t

d Kho£ng c¡ch giúa c¡c nót

P Cæng su§t ph¡t trung b¼nh

h H» sè k¶nh truy·n

n Nhi¹u t¤i ¦u v o m¡y thu

N0 Ph÷ìng sai cõa t¤p ¥m Gauss tr-ng cëng t½nh

G:;::;: (:j:) H m MeijerG

x

1 Bèi c£nh nghi¶n cùu

Ng y nay, còng vîi sü ph¡t triºn cõa khoa håc kÿ thuªt, °c bi»t l sü ph¡ttriºn v÷ñt bªc cõa l¾nh vüc Cæng Ngh» Thæng Tin v i»n Tû - Vi¹nThæng, h» thèng thæng tin væ tuy¸n ang câ r§t nhi·u cæng ngh» ti¶n ti¸n

÷ñc ùng döng nh¬m ¡p ùng y¶u c¦u v· ch§t l÷ñng, tèc ë v dàch vö ng y

c ng cao cõa ng÷íi sû döng Trong thüc t¸, º ¡p ùng nhu c¦u ng y c ng cao cõa ng÷íi sû döng, h» thèng thæng tin væ tuy¸n th÷íng xuy¶n êi mîi, tø c¡c h» thèng thæng tin di ëng th¸ h» thù nh§t (1G) ch¿ truy·n t½n hi»n t÷ìng tü, cung c§p dàch vö tho¤i, h» thèng thæng tin di ëng th¸ h» thù hai (2G) truy·n câ kh£ n«ng truy·n t½n hi»u sè, cung c§p dàch vö tho¤i, dú li»u tèc ë th§p, ti¸p ¸n l th¸ h» thù ba (3G) câ xu th¸ chu©n hâa to n c¦u v

câ kh£ n«ng cung c§p nhi·u dàch vö nh÷: tho¤i, dú li»u v a ph÷ìng ti»n vîitèc ë l¶n ¸n 02 Mbps ¸n nay, h» thèng thæng tin di ëng th¸ h» thù t÷ (4G -LTE) ¢ ÷ñc ÷a v o khai th¡c vîi kh£ n«ng nhanh hìn th¸ h» thù ba tø 04 ¸n

10 l¦n v b«ng thæng câ thº mð rëng l¶n ¸n 40 MHz, tèc ë dú li»u tèi a câ thº l¶n ¸n 100 Mbps khi thi¸t bà ng÷íi sû döng chuyºn ëng ð tèc ë 250 Km/

h Nèi ti¸p vîi th¸ h» thù t÷, m¤ng dú li»u di ëng 5G ¢ v ang ÷ñc nghi¶n cùu nh¬m ùng döng v o cuëc sèng, m¤ng 5G s³ l ch¼a khâa k¸t nèi a n·nt£ng trong t÷ìng lai g¦n Vîi b«ng thæng rëng v tèc ë

1

truy·n t£i lîn, m¤ng 5G câ thº phöc vö cho måi l¾nh vüc cõa cuëc sèngkhi c£ th¸ giîi b÷îc v o k nguy¶n Internet v¤n vªt (Internet of Things - IoT).L÷ît qua nhúng sè li»u thèng k¶ v· h» thèng thæng tin væ tuy¸n tr¶n to

n c¦u ¢ t«ng tr÷ðng kho£ng 70% trong n«m 2014 Trong â, ch¿ 26% thi¸t

bà di ëng thæng minh trong têng sè thi¸t bà di ëng to n c¦u ¢ chi¸m 88%têng l÷u l÷ñng dú li»u di ëng [166] Theo Cisco's Visual Networking Index(VNI) dü o¡n, ¸n n«m 2019 sè l÷ñng thi¸t bà di ëng thæng minh chi¸m hìnph¥n nûa sè l÷ñng thi¸t bà trong m¤ng thæng tin di ëng [166] Gií ¥y, thi¸t

bà di ëng ¢ trð th nh mët cæng cö hé trñ -c lüc v khæng thº thi¸u èi vîi méing÷íi sû döng Tuy nhi¶n vîi sü ph¡t triºn qu¡ m¤nh m³ cõa thi¸t bà di ëng ¢

©y ng÷íi dòng v o nhúng rõi ro m§t an ninh, an to n thæng tin Vîi vi»c sûdöng phê bi¸n c¡c thi¸t bà di ëng º k¸t nèi, t£i, cªp nhªt, l÷u trú dú li»uthæng qua c¡c Internet ¢ l m thay êi ho n to n ph¤m vi, c¡ch thùc b£o v»

dú li»u Nh÷ vªy, c¡c v§n · v· b£o mªt v an to n thæng tin trong m¤ngthæng tin væ tuy¸n th¸ h» mîi ang ng y c ng tä rã t¦m quan trång, khim¤ng thæng tin væ tuy¸n ang x¥m nhªp s¥u rëng v trð th nh c¡c cæng cökhæng thº thi¸u trong c¡c l¾nh vüc cõa íi sèng kinh t¸ - x¢ hëi v an ninh -quèc pháng

Còng vîi c¡c dàch vö ÷ñc £m b£o bði sü ph¡t triºn cõa c¡c cæng ngh»,l÷u l÷ñng thæng tin ng÷íi dòng ÷ñc trao êi th÷íng xuy¶n tr¶n c¡c h» thèngthæng tin, °c bi»t l c¡c thi¸t bà ng÷íi dòng sû döng k¶nh truy·n væ tuy¸n

Do °c t½nh qu£ng b¡ cõa k¶nh truy·n, h» thèng truy·n thæng væ tuy¸n d¹

bà nghe l²n v t§n cæng m¤o danh Hai y¸u tè b£o mªt cì b£n ÷ñc thº hi»ntrong c¡c h» thèng truy·n thæng væ tuy¸n º chèng l¤i c¡c mèi e dåa n y lb£o mªt v x¡c thüc T½nh b£o mªt £m b£o r¬ng ng÷íi nghe l²n khæng

thº åc ÷ñc thæng tin T½nh x¡c thüc £m b£o r¬ng ng÷íi nhªn tin câ th¸ x¡cành ÷ñc nguçn gèc tin tùc v b§t ký k´ t§n cæng n o công khæng thº gi£m¤o l nguçn tin C¡c ph÷ìng ph¡p b£o mªt truy·n thèng ¢ sû döng c¡c thuªtto¡n mªt m¢ èi xùng v b§t èi xùng º ¤t ÷ñc sü b£o mªt

v x¡c thüc trong truy·n thæng iºm chung l c¡c thuªt to¡n n y ÷ñc ¡p döng

ð lîp ùng döng (Application layer) vîi gi£ sû r¬ng k¶nh truy·n giúa m¡y ph¡t

v m¡y thu (Physical layer) ¢ ÷ñc thi¸t lªp v khæng léi Tuy nhi¶n, do süph¡t triºn m¤nh m³ cõa c¡c h» thèng væ tuy¸n khæng tªp trung(Decentralized networks) vîi kh£ n«ng truy·n t£i dú li»u lîn v t½nh di ëngcao, vi»c ¡p döng c¡c kÿ thuªt m¢ hâa v gi£i m¢ dú li»u phùc t¤p (ð lîp ùngdöng) trð n¶n khâ kh«n v khæng hi»u qu£ trong mæi tr÷íng væ tuy¸n pha-inh nhanh Hìn núa, vi»c nghe l²n, nhi¹u k¶nh truy·n v truy cªp khængx¡c thüc l sü t§n cæng l¶n h» thèng thæng tin væ tuy¸n ð lîp vªt lþ

So vîi cæng ngh» m¢ hâa ÷ñc thüc hi»n ð c¡c lîp tr¶n, b£o mªt lîp vªt lþ

câ mët sè lñi th¸ B£o mªt lîp vªt lþ b£o £m an to n thæng tin hìn theo mët

sè c¡ch kh¡c nhau V½ dö, c¡c °c t½nh vªt lþ cõa c¡c k¶nh væ tuy¸n ÷ñckhai th¡c º £m b£o t½nh b£o mªt cõa tin tùc còng vîi sü trñ gióp cõa vi»cm¢ hâa v xû lþ t½n hi»u th½ch hñp, khi â thæng tin ÷ñc £m b£o ch¿ ÷ñcgi£i m¢ bði nhúng ng÷íi nhªn ¢ ÷ñc x¡c ành Trong khi cán câ nhi·u rõi rotrong c¡c ph÷ìng ph¡p m¢ mªt, do sü ph¡t triºn nhanh châng cõa cængngh» m¡y t½nh, ng÷íi nghe l²n câ thº truy cªp ¸n c¡c kh£ n«ng t½nh to¡n

væ h¤n º khði ëng c¡c cuëc t§n cæng ph¡ vï l÷u l÷ñng hay t§n cæng ph¥nt½ch h» thèng [124] v â l mèi nguy hiºm èi vîi b§t ký h» thèng mªt m¢ n o.Ngo i ra, b£o mªt lîp vªt lþ câ thº ÷ñc thüc hi»n b¬ng nhi·u c¡ch h¸t sùcthuªn ti»n, thay v¼ sû döng c¡c t i nguy¶n ho°c cì sð h¤ t¦ng truy·n thæng

lîn º chia s´ c¡c thæng tin mªt m¢ giúa c¡c thüc thº hñp ph¡p [125], b£o mªtlîp vªt lþ khæng c¦n ph£i xem x²t c¡c giao thùc b£o mªt ÷ñc thüc hi»n nh÷th¸ n o v nâ công khæng ái häi ph£i thüc hi»n b§t ký cì ch¸ b£o mªt bêsung n o ð c¡c lîp kh¡c tr¶n lîp vªt lþ Hìn núa, x¡c thüc ð lîp vªt lþ câ thºx¡c thüc c¡c nót hñp ph¡p mët c¡ch nhanh châng tr÷îc khi gi£i i·u ch¸ v gi£im¢ t½n hi»u º tr¡nh l¢ng ph½ trong vi»c xû lþ c¡c t½n hi»u khæng mongmuèn V¼ vªy, luªn ¡n tªp trung nghi¶n cùu v o mët cì ch¸ an ninh bêsung, â l b£o mªt thæng tin ÷ñc thüc hi»n ð lîp vªt lþ, b¬ng c¡ch kh¡mph¡ t½nh ch§t ng¨u nhi¶n cõa ph÷ìng ti»n truy·n t£i lîp vªt lþ º ¤t ÷ñc c£t½nh b£o mªt v x¡c thüc.

Trong hai thªp k qua, düa tr¶n c¡c lþ thuy¸t to¡n håc, c¡c nh nghi¶n cùu

¢ ph¡t triºn mët sè l÷ñng ¡ng kº c¡c cæng ngh», c¡c thuªt to¡n v c¡c gi£iph¡p º gi£i quy¸t c¡c v§n · th¡ch thùc cõa b£o mªt lîp vªt lþ [33,128,149].M°c dò tªp trung v o c¡c v§n · kh¡c nhau, tòy thuëc v o tøng kàch b£n,nhúng th¡ch thùc ch½nh cõa nghi¶n cùu v· b£o mªt lîp vªt lþ v¨n khængthay êi, ch¯ng h¤n nh÷: ành l÷ñng dung l÷ñng b£o mªt; £nh h÷ðng cõamùc ë ho n h£o cõa tr¤ng th¡i k¶nh truy·n; £nh h÷ðng cõa pha- inh; £nhh÷ðng cõa ph¦n cùng khæng lþ t÷ðng; truy·n thæng hñp t¡c; væ tuy¸nnhªn thùc v.v Vîi nhúng £nh h÷ðng â, n¶n khi k¶nh nghe l²n ÷ñc c£ithi»n, vi»c m§t kh£ n«ng b£o mªt ho n to n câ thº x£y ra V¼ vªy, l m c¡ch

n o º n¥ng cao hi»u n«ng b£o mªt cõa h» thèng thæng tin væ tuy¸n trongi·u ki»n b§t lñi v¨n l mët v§n · mð

Hi»n nay, c¡c cæng tr¼nh nghi¶n cùu v· b£o mªt ð lîp vªt lþ tªp trungtheo h÷îng dòng khâa b½ mªt hay khæng dòng khâa b½ mªt, â l :

Khai th¡c t½nh ng¨u nhi¶n v t½nh t÷ìng th½ch cõa k¶nh truy·n væ tuy¸n

º t¤o khâa b½ mªt Vîi ph÷ìng ph¡p n y, k¶nh ch½nh ph£i õ tèt º t¤o

khâa b½ mªt v nót nghe l²n câ kho£ng c¡ch õ xa [34,131]

Sû döng c¡c giao thùc truy·n thæng º tèi a hâa tèc ë m khæng c¦ndòng khâa b½ mªt C¡c giao thùc truy·n thæng ho¤t ëng theo kàch b£n

sao cho t¿ sè SNR t¤i måi nót ph¡t (gçm nót nguçn v nót chuyºn ti¸p)

¤t ÷ñc gi¡ trà lîn nh§t v t¿ sè SNR cõa nót nghe l²n bà h¤n ch¸ bði c¡cgiao thùc truy·n thæng: chuyºn ti¸p, hñp t¡c,

Luªn ¡n cõa nghi¶n cùu sinh ÷ñc °t ra trong bèi c£nh nghi¶n cùu n y, vîimöc ti¶u n¥ng cao hi»u n«ng b£o mªt thæng tin ð lîp vªt lþ b¬ng c¡ch sûdöng c¡c ph÷ìng ph¡p kÿ thuªt ti¶n ti¸n nh÷: truy·n thæng hñp t¡c sû döng

kÿ thuªt lüa chån nót chuyºn ti¸p tèt nh§t, g¥y nhi¹u nh¥n t¤o, truy·nthæng a ch°ng v nghi¶n cùu £nh h÷ðng cõa tr¤ng th¡i k¶nh truy·n khæng

ho n h£o l¶n hi»u n«ng b£o mªt cõa h» thèng truy·n thæng væ tuy¸n Tø

â, luªn ¡n x¥y düng c¡c mæ h¼nh h» thèng thæng tin væ tuy¸n nh¬mn¥ng cao hi»u n«ng b£o mªt v £m b£o c¡c ti¶u ch½ v· tèc ë truy·n d¨n,ch§t l÷ñng dàch vö nh¬m h÷îng tîi kh£ n«ng ùng döng v o trong x¥ydüng, triºn khai c¡c h» thèng thæng tin væ tuy¸n thüc t¸

2 C¡c cæng tr¼nh nghi¶n cùu li¶n quan

Khi nâi v· b£o mªt thæng tin ð lîp vªt lþ, chóng ta khæng thº khæng

nh-c ¸n Shannon, l ng÷íi ¢ · xu§t, ph¥n t½nh-ch lþ thuy¸t v· lþ thuy¸t b£o mªtthæng tin [128], theo â mùc ë b£o mªt phö thuëc v o l÷ñng thæng tinnhúng ng÷íi nghe l²n bi¸t ÷ñc Ti¸p theo â, c¡c kh¡i ni»m ban ¦u v· b£o mªtlîp vªt lþ ÷ñc ÷a ra trong nghi¶n cùu [149], Wyner ¢ ch¿ ra r¬ng khi k¶nh

cõa ng÷íi sû döng hñp ph¡p câ i·u ki»n truy·n lan tèt hìn so vîi ng÷íi nghel²n, th¼ h» thèng truy·n thæng câ thº ¤t ÷ñc b£o mªt ho n h£o m khængc¦n dòng b§t cù mët lo¤i m¢ mªt n o Tuy nhi¶n, khi c¡c i·u ki»n k¶nh trongm¤ng væ tuy¸n khæng thuªn lñi cho ng÷íi dòng hñp ph¡p, dung l÷ñng b£omªt câ thº r§t th§p ho°c thªm ch½ gi£m xuèng khæng.

Mët sè nghi¶n cùu [22, 64, 69, 132] l nhúng b i b¡o ti¶u biºu v· l¾nhvüc b£o mªt lîp vªt lþ Trong [22], c¡c t¡c gi£ ¢ tr¼nh b y gi£i ph¡p b£o mªtlîp vªt lþ cho h» thèng truy·n thæng væ tuy¸n b¬ng kÿ thuªt hñp t¡c, sûdöng nót chuyºn ti¸p g¥y nhi¹u cho nót nghe l²n B i b¡o [64] tªp trung v ovi»c xû lþ t½n hi»u k¸t hñp vîi m¢ hâa k¶nh º t«ng t½nh b£o mªt cõa h»thèng Trong [69], c¡c t¡c gi£ tr¼nh b y têng quan v· xû lþ t½n hi»u trongc¡c h» thèng væ tuy¸n sû döng nhi·u anten º n¥ng cao hi»u n«ng b£o mªtlîp vªt lþ, b i b¡o n y tªp trung v o xû lþ b£o mªt t½n hi»u trong truy·n dúli»u v ÷îc l÷ñng k¶nh Trong [132], t¡c gi£ li»t k¶ c¡c ph÷ìng thùc t§n cængth÷íng ÷ñc sû döng v c¡c y¶u c¦u v· b£o mªt h» thèng, qua â b i b¡o giîithi»u n«m chõ · nghi¶n cùu ch½nh v· b£o mªt lîp vªt lþ, bao gçm: dungl÷ñng b£o mªt, ti·n m¢ hâa k¶nh, m¢ hâa, tèi ÷u cæng su§t v ph÷ìng thùcti¸p cªn lüa chån t½n hi»u

Nghi¶n cùu [127, 129] tªp trung v o c¡c v§n · r§t cö thº cõa b£o mªt.Trong [127], c¡c t¡c gi£ nghi¶n cùu, th£o luªn chi ti¸t v· c¡c bi»n ph¡p ng«nch°n èi vîi t§n cæng g¥y nhi¹u cho h» thèng væ tuy¸n trong qu¡ tr¼nh çng

bë v ÷îc l÷ñng k¶nh Trong [129], c¡c t¡c gi£ th£o luªn v· c¡c v§n · b£o mªtlîp vªt lþ v c¡c lîp tr¶n trong c¡c m¤ng væ tuy¸n nhªn thùc b¬ng c¡ch giîithi»u c¡c mèi e dåa v· an ninh v c¡c bi»n ph¡p èi phâ Trong b i b¡o [57],c¡c t¡c gi£ ¢ thüc hi»n nghi¶n cùu b£o mªt lîp vªt lþ cho m¤ng

chuyºn ti¸p ngang h ng phöc vö nhi·u ng÷íi sû döng vîi kÿ thuªt Gi£i

m¢-v -Chuyºn ti¸p (Decode-and-Forward - DF) câ sü hi»n di»n cõa mët nótnghe l²n B i b¡o xem x²t sü cæng b¬ng cõa ng÷íi sû döng vîi kh£ n«ngb£o mªt tèi a trong khi cæng su§t ph¡t bà giîi h¤n B¶n c¤nh â, nghi¶n cùuquan t¥m ¸n gi£m thiºu cæng su§t truy·n d¨n nh¬m gi£m thiºu tèi a cængsu§t ph¡t ð c¡c nót chuyºn ti¸p sao cho thäa m¢n dung l÷ñng b£o mªt choc¡c ng÷íi dòng Trong [62], t¡c gi£ nghi¶n cùu v§n · tèi a hâa dung l÷ñngb£o mªt trong m¤ng hñp t¡c ngang h ng trong khi c¡c nót chuyºn ti¸p ÷ñckhai th¡c bði nhi·u c°p nót nguçn Trong [110], t¡c gi£ nghi¶n cùu £nhh÷ðng c§u tróc m¤ng cõa ng÷íi dòng t¡c ëng nh÷ th¸ n o l¶n dung l÷ñngb£o mªt cõa h» thèng ð c£ hai kÿ thuªt hñp t¡c DF v Khu¸ch ¤i-v -Chuyºnti¸p (Amplify-and-Forward - AF)

Mët trong nhúng gi£i ph¡p hi»u qu£ trong nghi¶n cùu b£o mªt lîp vªt lþ

â l truy·n thæng a ch°ng Trong [130], K Shim v c¡c cëng sü nghi¶n cùu,xem x²t m¤ng væ tuy¸n nhªn thùc a ch°ng sû döng kÿ thuªt DF d÷îi sü t¡cëng cõa tr¤ng th¡i k¶nh truy·n khæng ho n h£o qua k¶nh pha- inhRayleigh B i b¡o công quan t¥m ¸n sè ch°ng cõa m¤ng truy·n thæng, k¸t

qu£ cõa b i b¡o l biºu thùc t÷íng minh cõa hi»u n«ng b£o mªt cõa h» thèng

B i b¡o [108] · xu§t sû döng c¡c nót chuyºn ti¸p º n¥ng cao dung l÷ñng b£omªt ergodic cõa m¤ng truy·n thæng a ch°ng sû döng kÿ thuªt DF vîi sü hi»ndi»n cõa nhi·u nót nghe l²n ëc lªp Mæ h¼nh · xu§t düa tr¶n xu h÷îng ti¸p cªnv· b£o mªt lîp vªt lþ g¦n ¥y, â l g¥y nhi¹u nh¥n t¤o Nót chuyºn ti¸p ð c¡cch°ng thüc hi»n g¥y nhi¹u câ chõ ½ch l¶n nót nghe l²n V§n

· ð ¥y l tèi ÷u ph¥n bê cæng su§t ph¡t cõa nót chuyºn ti¸p sao cho dung l÷ñng b£o mªt l lîn nh§t Trong b i b¡o [4], Alotaibi v Hamdi quan t¥m

¸n vi»c n¥ng cao dung l÷ñng b£o mªt to n ch°ng cõa m¤ng væ tuy¸nchuyºn ti¸p a ch°ng sû döng kÿ thuªt chuyºn ti¸p DF ¦u ti¶n, t¡c gi£ xem x²t

¸n dung l÷ñng b£o mªt cõa h» thèng khi khæng dòng bi»n ph¡p g¥y nhi¹u,sau â · xu§t bi»n ph¡p sû döng nót g¥y nhi¹u vîi gi£ sû l thæng tin tr¤ngth¡i k¶nh truy·n ¢ ÷ñc bi¸t tr÷îc mët c¡ch ho n h£o K¸t qu£ cõa b i b¡ochùng minh ÷ñc r¬ng vîi sü hé trñ cõa nót chuyºn ti¸p l m nhi»m vö g¥ynhi¹u, dung l÷ñng b£o mªt cõa h» thèng ÷ñc c£i thi»n hìn Trong nghi¶ncùu [102], Mo còng cëng sü nghi¶n cùu hi»u n«ng b£o mªt cõa h» thèng

væ tuy¸n hñp t¡c, b i b¡o kh£o s¡t kh£ n«ng b£o mªt cõa h» thèng ð hai kÿthuªt chuyºn ti¸p DF v Ng¨u nhi¶n-v -Chuyºn ti¸p (Random-and-Forward

- RF) K¸t qu£ cõa b i b¡o kh¯ng ành r¬ng, trong truy·n thæng hñp t¡c sûdöng kÿ thuªt chuyºn ti¸p RF, hi»u n«ng b£o mªt cõa h» thèng tèt hìn cho dò

và tr½ cõa c¡c nót trong mæ h¼nh ÷ñc bè tr½ ng¨u nhi¶n a ph¦n c¡c nghi¶ncùu kh¡c ·u gi£ sû r¬ng c¡c nót l m vi»c ð ch¸ ë b¡n song cæng, trong [91],Lee nghi¶n cùu b£o mªt cõa h» thèng truy·n thæng chuyºn ti¸p a ch°ng vîic¡c nót chuyºn ti¸p ho¤t ëng ð ch¸ ë song cæng C¡c nót chuyºn ti¸p n y ÷ñcthi¸t k¸ º truy·n t½n hi»u g¥y nhi¹u ¸n nót nghe l²n khi nhªn dú li»u tø nót l¥ncªn tr÷îc â Trong nghi¶n cùu n y, v§n · ph¥n bê cæng su§t ÷ñc gi£i quy¸tb¬ng ph÷ìng ph¡p lªp tr¼nh h¼nh håc, tèi ÷u và tr½ cõa c¡c nót chuyºn ti¸p.K¸t qu£ cõa b i b¡o cho th§y hi»u qu£ v÷ñt trëi cõa ch¸

ë song cæng so vîi ch¸ ë b¡n song cæng.

H¦u h¸t c¡c nghi¶n cùu b£o mªt ð lîp vªt lþ vîi gi£ sû r¬ng tr¤ng th¡i k¶nhtruy·n l ho n h£o Tuy nhi¶n, trong thüc t¸ tr¤ng th¡i k¶nh truy·n l khæng

ho n h£o Trong [162], Zheng v cëng sü ¢ nghi¶n cùu b£o mªt lîp vªt lþ sûdöng kÿ thuªt a anten k¸t hñp g¥y nhi¹u nh¥n t¤o vîi tr¤ng th¡i

k¶nh truy·n khæng ho n h£o câ sü hi»n di»n cõa mët nót nghe l²n T¡c gi£

÷a ra gi£i ph¡p tèi ÷u ph¥n bè cæng su§t cho t½n hi»u dú li»u v t½n hi»ug¥y nhi¹u º x¡c su§t døng b£o mªt l nhä nh§t v dung l÷ñng b£o mªt l lîn nh§t.Hìn núa, b i b¡o công cho th§y léi ÷îc l÷ñng k¶nh truy·n £nh h÷ðng nh÷ th¸ n

o ¸n cæng su§t ph¡t ð hai möc ti¶u tr¶n Khi léi ÷îc l÷ñng t«ng, cæng su§tph¡t c¦n ph£i lîn º x¡c su§t døng b£o mªt gi£m, tuy nhi¶n khi t«ng cæng su§tphöc vö g¥y nhi¹u th¼ x¡c su§t døng b£o mªt l¤i t«ng B i b¡o [88] kh£o s¡th» thèng truy·n thæng chuyºn ti¸p M nót sû döng kÿ thuªt chuyºn ti¸p AF,trong hai kàch b£n l chuyºn ti¸p ng¨u nhi¶n v chuyºn ti¸p câ lüa chån khi ÷îcl÷ñng k¶nh truy·n léi Tr÷îc h¸t, nghi¶n cùu ÷a ra ÷ñc biºu thùc t÷íng minhcõa t¿ sè cæng su§t t½n hi»u tr¶n nhi¹u (Signal-to-Noise

- SNR) tùc thíi tø ¦u cuèi ¸n ¦u cuèi Ti¸p theo â l biºu thùc x§p x¿ cho t¿ l»léi bit trung b¼nh cõa h» thèng, x¡c su§t døng, dung l÷ñng Shannon B ib¡o cho th§y r¬ng, khi c¡c nót hñp t¡c di chuyºn, hi»u n«ng b£o mªt cõa h»thèng suy gi£m nghi¶m trång so vîi h» thèng cè ành

Kÿ thuªt thu thªp n«ng l÷ñng (Energy Harvesting - EH) trong truy·nthæng væ tuy¸n ¢ câ ÷ñc nhi·u sü quan t¥m tø c¡c nh nghi¶n cùu, °c bi»t

èi vîi c¡c thi¸t bà câ nguçn pin h¤n ch¸ v khâ kh«n khi thay th¸ ho°c n¤p l¤ipin, c¡c thi¸t bà ho¤t ëng trong mæi tr÷íng nguy hiºm hay trong cì

thº con ng÷íi Gi£i ph¡p thu thªp n«ng l÷ñng düa tr¶n thüc t¸ l c¡c t½n hi»u

væ tuy¸n çng thíi vøa mang thæng tin v n«ng l÷ñng, do â cho ph²p c¡c thi¸t

bà væ tuy¸n câ n«ng l÷ñng h¤n ch¸ câ thº çng thíi vøa thu nhªn thæng tin vn«ng l÷ñng G¦n ¥y, mët sè nghi¶n cùu v· b£o mªt thæng tin ð lîp vªt lþ choc¡c h» thèng væ tuy¸n sû döng kÿ thuªt thu thªp n«ng l÷ñng ¢ ÷ñc cæng bè.Trong [116], t¡c gi£ v cëng sü kh£o s¡t mæ h¼nh chuyºn ti¸p

AF v g¥y nhi¹u nh¥n t¤o, nót chuyºn ti¸p thüc hi»n thu thªp n«ng l÷ñng t¤ipha thù nh§t v gûi t½n hi»u g¥y nhi¹u ¸n nót nghe l²n t¤i pha thù hai K¸tqu£ cõa nghi¶n cùu kh£o s¡t hai kÿ thuªt thu thªp n«ng l÷ñng, â l chuyºnti¸p chuyºn m¤ch thíi gian (Time Switching Relaying Protocol) v chuyºnti¸p ph¥n chia n«ng l÷ñng (Power Splitting Relaying Protocol) tr¶n cì sðgi¡ trà dung l÷ñng b£o mªt cõa h» thèng Trong [161], c¡c t¡c gi£ nghi¶ncùu kÿ thuªt thu thªp n«ng l÷ñng cho h» thèng væ tuy¸n a truy nhªp ph¥nchia theo t¦n sè trüc giao nhi·u ng÷íi sû döng Nghi¶n cùu n y ph¥n t½chtèi ÷u thu thªp n«ng l÷ñng cho t§t c£ ng÷íi dòng m v¨n £m b£o ÷ñc dungl÷ñng b£o mªt b¬ng c¡ch ph¥n bê sâng mang v t¿ l» ph¥n chia n«ngl÷ñng cho thu thªp v xû lþ t½n hi»u Trong b i b¡o [68], c¡c t¡c gi£ ¢ ÷a rak¸t qu£ x¡c su§t døng b£o mªt cõa hai kàch b£n i) lüa chån nót chuyºn ti¸ptèt nh§t v g¥y nhi¹u ng¨u nhi¶n v ii) lüa chån nót g¥y nhi¹u v chuyºn ti¸png¨u nhi¶n.

¡nh gi¡ hi»u n«ng b£o mªt cõa h» thèng væ tuy¸n hñp t¡c trong i·u ki»n thæng tin tr¤ng th¡i k¶nh truy·n khæng ho n h£o.

Ùng döng kÿ thuªt chuyºn ti¸p RF trong h» thèng væ tuy¸n hñp t¡c

4 èi t÷ñng, ph¤m vi nghi¶n cùu

H» thèng thæng tin væ tuy¸n hñp

t¡c K¶nh truy·n pha- inh Rayleigh

C¡c kÿ thuªt xû lþ t½n hi»u t¤i nót chuyºn ti¸p væ tuy¸n

C¡c ph÷ìng ph¡p lüa chån nót chuyºn ti¸p trong truy·n thæng hñp t¡c.H» thèng thæng tin væ tuy¸n chuyºn ti¸p a ch°ng trong mæi tr÷íng vætuy¸n nhªn thùc

T½nh to¡n, ph¥n t½ch c¡c tham sè ¡nh gi¡ hi»u n«ng b£o mªt cõa mæh¼nh · xu§t.

Sû döng ph÷ìng ph¡p mæ phäng Monte-Carlo mæ phäng k¸t qu£ t½nh to¡n, ph¥n t½ch tr¶n ph¦n m·m Matlab

Kiºm chùng, nhªn x²t k¸t qu£ mæ phäng v k¸t qu£ t½nh to¡n, ph¥n t½ch

6 C¡c âng gâp cõa luªn ¡n:

Luªn ¡n ¢ ¤t ÷ñc c¡c k¸t qu£ nghi¶n cùu v âng gâp ch½nh sau

· xu§t h» thèng truy·n thæng a ch°ng trong mæi tr÷íng væ tuy¸n nhªnthùc d¤ng n·n sû döng kÿ thuªt lüa chån nót chuyºn ti¸p tèt nh§t ð méi

cöm chuyºn ti¸p K¸t qu£ nghi¶n cùu ¢ ¡nh gi¡ ÷ñc ch§t l÷ñng an to nthæng tin cõa h» thèng qua c¡c biºu thùc t÷íng minh v· x¡c su§t dungl÷ñng b£o mªt kh¡c khæng v x¡c su§t døng b£o mªt

Kh£o s¡t h» thèng truy·n thæng væ tuy¸n a ch°ng vîi ph¦n cùng khæng

ho n h£o, c¡c biºu thùc ch½nh x¡c cõa x¡c su§t døng b£o mªt v x¡c

su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng cho th§y £nh h÷ðng cõa ph¦n cùng khæng ho n h£o èi vîi hi»u n«ng b£o mªt cõa h» thèng

X¥y düng, nghi¶n cùu v · xu§t mæ h¼nh tèi ÷u hi»u n«ng b£o mªt cho h» thèng truy·n thæng hñp t¡c tr¶n k¶nh pha- inh Rayleigh.

· xu§t mæ h¼nh truy·n thæng væ tuy¸n hñp t¡c sû döng kÿ thuªt thuthªp n«ng l÷ñng cho chuyºn ti¸p v g¥y nhi¹u câ lüa chån, ¡nh gi¡ hi»un«ng cõa mæ h¼nh · xu§t

7 Bè cöc luªn ¡n:

Luªn ¡n ÷ñc chia th nh bèn ch÷ìng vîi bè cöc nh÷ sau:

Ch÷ìng 1: TÊNG QUAN V— THÆNG TIN VÆ TUY˜N V€ ƒM BƒO

AN TO€N THÆNG TIN Ð LÎP VŠT LÞ

Nëi dung cõa Ch÷ìng 1 · cªp v l m rã c¡c v§n · têng quan v· k¶nh thæng tin væ tuy¸n, truy·n thæng hñp t¡c, c¡c kÿ thuªt chuyºn ti¸p v c¡c tham sè cì b£n ¡nh gi¡ hi»u n«ng b£o mªt thæng tin ð lîp vªt lþ.Ch÷ìng 2: PH…N T•CH HI›U N‹NG BƒO MŠT CÕA H› THÈNG VÆ TUY˜N TRUY—N THÆNG A CH•NG

Nëi dung cõa Ch÷ìng 2 nghi¶n cùu, ¡nh gi¡ hi»u n«ng b£o mªt cõa h»thèng truy·n thæng væ tuy¸n a ch°ng Trong Ch÷ìng 2 tr¼nh b y haik¸t qu£ trong hai cæng tr¼nh (6 v 7) ¢ ÷ñc cæng bè â l :

· xu§t biºu thùc t÷íng minh cõa x¡c su§t døng b£o mªt v x¡c su§tdung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng cõa h» thèng væ tuy¸n cöm lüachån nót chuyºn ti¸p trong mæi tr÷íng væ tuy¸n nhªn thùc d¤ng n·n

· xu§t biºu thùc t÷íng minh cõa x¡c su§t døng b£o mªt v x¡c su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng cõa h» thèng væ tuy¸n a ch°ng d÷îi t¡c ëng cõa ph¦n cùng khæng lþ t÷ðng

Ch÷ìng 3: PH…N T•CH HI›U N‹NG BƒO MŠT CÕA H› THÈNG VÆ TUY˜N TRUY—N THÆNG HÑP T•C.

Nëi dung trång t¥m cõa Ch÷ìng 3 tªp trung v o nghi¶n cùu v· truy·nthæng hñp t¡c trong £m b£o an to n thæng tin ð lîp vªt lþ C¡c v§n · s³nghi¶n cùu v th£o luªn l : kÿ thuªt lüa chån nót chuyºn ti¸p v g¥y nhi¹unh¥n t¤o K¸t qu£ cõa Ch÷ìng 3 ÷ñc tr¼nh b y trong hai cæng tr¼nh(3, 5)

¡nh gi¡ hi»u n«ng b£o mªt cõa h» thèng væ tuy¸n hñp t¡c g¥y nhi¹u v chuyºn ti¸p câ lüa chån, so s¡nh vîi h» thèng væ tuy¸n g¥y nhi¹u v chuyºn ti¸p ng¨u nhi¶n

· xu§t mæ h¼nh h» thèng væ tuy¸n hñp t¡c lüa chån nót chuyºn ti¸p tèt nh§t v g¥y nhi¹u ùng döng kÿ thuªt thu thªp n«ng l÷ñng, so s¡nh mæ

h¼nh · xu§t vîi mæ h¼nh chuyºn ti¸p v g¥y nhi¹u thæng th÷íng.

Ch÷ìng 4: PH…N T•CH HI›U N‹NG BƒO MŠT CÕA H› THÈNG VÆ TUY˜N TRUY—N THÆNG HÑP T•C TRONG I—U KI›N

THÆNG TIN TR„NG TH•I K–NH TRUY—N KHÆNG HO€N HƒO

Nëi dung chõ y¸u cõa Ch÷ìng 4 tªp trung v o nghi¶n cùu £nh h÷ðngthæng tin tr¤ng th¡i cõa k¶nh truy·n khæng ho n h£o l¶n kh£ n«ng £mb£o an to n thæng tin cõa h» thèng truy·n thæng a ch°ng vîi kÿ thuªtlüa chån nót chuyºn ti¸p tèt nh§t trong cöm chuyºn ti¸p Nëi dung cõaCh÷ìng 4 li¶n quan ¸n cæng tr¼nh (4 v 8)

Ph¦n k¸t luªn tr¼nh b y tâm t-t nhúng k¸t qu£ ÷ñc cæng bè trong c¡c cæng tr¼nh; · xu§t ph÷ìng h÷îng nghi¶n cùu ti¸p theo cõa luªn ¡n

THÆNG TIN Ð LÎP VŠT LÞ

1.1 B£o mªt thæng tin trong h» thèng thæng tin væ tuy¸n

Còng vîi v§n · th÷íng g°p trong b£o mªt, h» thèng thæng tin væ tuy¸ncán ph£i chàu nhi·u £nh h÷ðng do b£n ch§t tü nhi¶n cõa nâ Mët l , k¶nhtruy·n væ tuy¸n d¹ bà g¥y nhi¹u Mët èi t÷ñng câ thº d¹ d ng g¥y nhi¹u chok¶nh truy·n væ tuy¸n v l m cho ng÷íi sû döng hñp ph¡p khæng thº truynhªp v o m¤ng H¼nh thùc t§n cæng n y khâ câ thº ng«n ch°n, bði èit÷ñng g¥y nhi¹u nh¬m möc ½ch ph¡ vï l÷u l÷ñng thæng tin hìn l l§y trëmthæng tin Hai l , vîi cì ch¸ nhªn thüc khæng tèt, èi t÷ñng t§n cæng câ thºm¤o danh v v÷ñt qua c¡c t¦ng b£o mªt º truy xu§t t i nguy¶n m¤ng Cuèicòng, do t½nh ch§t mð cõa k¶nh truy·n væ tuy¸n, t§t c£ c¡c thi¸t bà vætuy¸n n¬m trong vòng phõ sâng v câ còng °c t½nh vîi thi¸t bà thu hñpph¡p ·u câ thº thu ÷ñc t½n hi»u cõa thi¸t bà ph¡t

B£o mªt lîp vªt lþ ¢ ÷ñc nghi¶n cùu bði Wyner, cö thº trong b i b¡o [149],Wyner ¢ kh£o s¡t mët h» thèng thæng tin væ tuy¸n vîi mët k¶nh truy·n ríi r¤ckhæng nhî câ sü hi»n di»n cõa mët nót nghe l²n Wyner ¢ chùng minh r¬ng

an to n thæng tin ho n to n câ thº ¤t ÷ñc n¸u cæng su§t cõa k¶nh ch½nh k¶nh truy·n thæng giúa hai ng÷íi dòng hñp ph¡p, tø nguçn S ¸n ½ch D 1

-(Main channel) - l cao hìn so vîi cæng su§t cõa k¶nh nghe

1T¶n gåi kh¡c cõa k¶nh hñp ph¡p (Legitimate channel)

15

l²n, tø nguçn S ¸n nót nghe l²n E (Eavesdropper channel) Sau â, trong

b i b¡o [67], c¡c k¸t qu£ cõa Wyner ¢ ÷ñc mð rëng tø k¶nh truy·n khængnhî ríi r¤c ¸n k¶nh nghe l²n Gauss Lóc n y kh¡i ni»m dung l÷ñng b£o mªt

÷ñc ÷a ra, thº hi»n sü kh¡c nhau giúa cæng su§t cõa k¶nh ch½nh v k¶nhnghe l²n º n¥ng cao hi»u n«ng b£o mªt tr÷îc sü t§n cæng cõa c¡c nótnghe l²n, nhi»m vö cõa h» thèng truy·n thæng væ tuy¸n lóc n y l gi£m kh£n«ng thu ÷ñc t½n hi»u cõa c¡c nót nghe l²n hay ½t nh§t l £m b£o dungl÷ñng b£o mªt cõa h» thèng l kh¡c khæng Tuy nhi¶n, trong h» thèngtruy·n thæng væ tuy¸n, hi»u ùng pha- inh l m cho hi»u n«ng b£o mªt cõah» thèng thay êi theo thíi gian

Nhúng n«m g¦n ¥y, nhi·u nghi¶n cùu ch¿ ra r¬ng câ thº ¤t ÷ñc dungl÷ñng b£o mªt kh¡c khæng khi t sè cæng su§t t½n hi»u tr¶n nhi¹u - SNR -cõa k¶nh hñp ph¡p b² hìn SNR cõa k¶nh nghe l²n Trong b i b¡o [20], c¡ct¡c gi£ ¢ ph¥n t½ch v ch¿ ra x¡c su§t døng b£o mªt cõa k¶nh pha- inhchªm K¸t qu£ ph¥n t½ch cho th§y r¬ng trong mët sè tr÷íng hñp hi»u ùngpha- inh câ thº gióp ¤t ÷ñc dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng, thªm ch½ khi

t sè SNR cõa k¶nh ch½nh nhä hìn cõa k¶nh nghe l²n, m khæng c¦n hçiti¸p công nh÷ nhi¹u nh¥n t¤o

º hiºu þ ngh¾a cõa b£o mªt lîp vªt lþ, ta x²t m¤ng câ ba nót nh÷ H¼nh 1.1 d÷îi ¥y Trong qu¡ tr¼nh truy·n thæng giúa nót nguçn S (Source) v nót ½ch D(Destination) bà nghe l²n bði E (Eavesdropper) Mæ h¼nh trong H¼nh 1.1

l mæ h¼nh cì b£n cõa b£o mªt thæng tin lîp vªt lþ

T½n hi»u væ tuy¸n quan s¡t t¤i ¦u ra cõa k¶nh ch½nh v k¶nh nghe l²nthæng th÷íng khæng gièng nhau m câ ë l»ch nh§t ành â l v¼ °c t½nh cõa k¶nh truy·n væ tuy¸n g¥y ra, ð ¥y chõ y¸u l pha- inh v suy hao ÷íng

H¼nh 1.1: Mæ h¼nh cì b£n cõa h» thèng væ tuy¸n vîi mët m¡y nghe l²n.

truy·n (path-loss) H» qu£ cõa nhúng £nh h÷ðng tr¶n l , n¸u kho£ng c¡chtruy·n thæng cõa k¶nh ch½nh nhä hìn nhi·u so vîi k¶nh nghe l²n th¼ câthº ký vång r¬ng t½n hi»u nhªn ÷ñc t¤i E k²m hìn nhi·u so vîi t½n hi»u t¤i

D, thªm ch½ t½n hi»u qu¡ x§u ¸n néi E khæng thº gi£i m¢ ÷ñc t½n hi»u.Hi»n t¤i, vi»c chèng nghe l²n ÷ñc thüc hi»n nhí v o mªt m¢ håc v ch÷at½nh ¸n c¡c £nh h÷ðng tr¶n Ng÷ñc l¤i, þ t÷ðng cì b£n cõa b£o mªt lîp vªt

lþ l tªn döng nhúng °c t½nh s®n câ cõa k¶nh truy·n væ tuy¸n º n¥ng caohi»u n«ng b£o mªt cõa h» thèng

Dú li»u x(t) ÷ñc truy·n t¤i thíi gian t tø m¡y ph¡t ¸n m¡y thu qua k¶nhtruy·n dú li»u Tuy nhi¶n, do b£n ch§t qu£ng b¡ cõa k¶nh truy·n væ tuy¸n,x(t) công ÷ñc nhªn bði ng÷íi nghe l²n qua k¶nh nghe l²n

X²t k¶nh truy·n pha- inh Rayleigh, t½n hi»u nhªn ÷ñc ð D v E s³ l¦n l÷ñt

l :

y(t) = hDx(t) + nD(t); (1.1)z(t) = hEx(t) + nE(t); (1.2)

trong â hD v hE l¦n l÷ñt l h» sè k¶nh truy·n cõa k¶nh ch½nh v k¶nh nghe

l²n, x(t) l t½n hi»u sau i·u ch¸, vîi Efx2(t)g = P, trong â Ef g l kþ

hi»u cõa to¡n tû trung b¼nh, nD v nE l kþ hi»u cho nhi¹u AWGN t¤i nót

D v nót E, câ ph¥n bè Gauss vîi gi¡ trà trung b¼nh b¬ng 0 v ph÷ìng saib¬ng N0

T¿ sè SNR tùc thíi cõa k¶nh ch½nh v k¶nh nghe l²n l¦n l÷ñt bði (1.3)

Tø biºu thùc (1.3) v (1.4) chóng ta th§y r¬ng, mi·n gi¡ trà cõa D v E

luæn d÷ìng ¥y l cì sð º thüc hi»n c¡c ph²p to¡n t½ch ph¥n trong c¡cch÷ìng ti¸p theo

H m mªt ë x¡c su§t - PDF - v h m ph¥n bè t½ch lôy - CDF - cõa D v E

tr¶n k¶nh pha- inh Rayleigh l :

1.2 C¡c tham sè hi»u n«ng b£o mªt

Möc ti¶u cõa b£o mªt thæng tin ð lîp vªt lþ trong h» thèng thæng tin vætuy¸n l khai th¡c c¡c °c t½nh vªt lþ cõa k¶nh truy·n væ tuy¸n º £m b£o tintùc ÷ñc truy·n an to n ¸n ½ch [128] Trong b£o mªt thæng tin lîp vªt lþ, câ

ba tham sè hi»u n«ng quan trång dòng º ¡nh gi¡ kh£ n«ng b£o mªt cõa h»thèng thæng tin væ tuy¸n, â l : i) dung l÷ñng b£o mªt - Secrecy Capacity(CS) ii) x¡c su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng - Probability of Non-zeroSecrecy Capacity (PrNZ) v iii) x¡c su§t døng b£o mªt - Secrecy OutageProbability (SOP) [58]

1.2.1 Dung l÷ñng b£o mªt

L thæng sè quan trång nh§t khi ¡nh gi¡ kh£ n«ng £m b£o an to nthæng tin cõa h» thèng væ tuy¸n Dung l÷ñng b£o mªt l tèc ë truy·n lþthuy¸t cao nh§t m h» thèng thäa m¢n c£ i·u ki»n b£o mªt v ë tin cªy cõah» thèng

Dung l÷ñng b£o mªt l h m cõa k¶nh ch½nh v k¶nh nghe l²n N¸u dungl÷ñng b£o mªt cõa k¶nh ch½nh CD lîn hìn dung l÷ñng cõa k¶nh nghe l²n CE

th¼ ta câ dung l÷ñng b£o mªt lîn hìn khæng, n¸u dung l÷ñng b£o mªt b¬ng khæng câ ngh¾a l khæng thº truy·n thæng b£o mªt giúa S v D [7,72,121]

Theo ành ngh¾a [92], ta câ:

CD = log2(1 + D); (1.9)

CE = log2(1 + E): (1.10)

H¼nh 1.2: Dung l÷ñng b£o mªt cõa h» thèng.

Dung l÷ñng b£o mªt thæng tin ÷ñc ành ngh¾a nh÷ sau:

l mët sè khæng ¥m Dung l÷ñng b£o mªt thæng tin cõa h» thèng s³ b¬ngkhæng khi m k¶nh nghe l²n câ dung l÷ñng Shannon lîn hìn so vîi k¶nhtruy·n t£i dú li»u

H¼nh 1.2 tr¼nh b y dung l÷ñng b£o mªt cõa h» thèng theo t¿ sè SNRcõa k¶nh ch½nh Tø k¸t qu£ mæ phäng ta nhªn x²t r¬ng dung l÷ñng b£omªt l mët sè khæng ¥m

1.2.2 X¡c su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng

Thæng sè n y thº hi»n x¡c su§t m dung l÷ñng Shannon cõa k¶nh truy·n

dú li»u lîn hìn k¶nh truy·n nghe l²n Biºu di¹n ð d¤ng to¡n håc v sû döngt½nh ch§t cõa h m logarit, ta câ:

N¸u x²t ¸n và tr½ cõa c¡c nót trong h» thèng, theo [56] ta câ D dD, E /

dE, trong â l h» sè suy hao ÷íng truy·n ( = 2 ! 6, tòy thuëc v o mæi tr÷íng),

do vªy x¡c su§t dung l÷ñng b£o mªt kh¡c khæng ÷ñc t½nh nh÷ sau:

1

1 + (dE/dD)vîi dD v dE l¦n l÷ñt l kho£ng c¡ch tø S ¸n D v tø S ¸n E.

Theo k¸t qu£ ð (1.12), ta câ c¡c nhªn x²t sau:

Pr(C > 0) khæng phö thuëc v o cæng su§t ph¡t cõa m¡y ph¡t - P

Pr(C > 0) ch¿ phö thuëc v o t l» ë lñi cõa k¶nh ch½nh v k¶nh nghe

0.95 0.9 0.85 0.8 0.75 0.7 0.65 0.6 0.55 0.5 0.45

H¼nh 1.3 tr¼nh b y k¸t qu£ ph¥n t½ch lþ thuy¸t v k¸t qu£ mæ phäng cõa Pr (C > 0) ð k¶nh truy·n pha- inh Rayleigh

muèn Cö thº l vîi mët tèc ë truy·n b£o mªt tèi thiºu mong muèn Cth, x¡csu§t døng b£o mªt thæng tin ÷ñc t½nh düa v o ành lþ têng x¡c su§t nh÷sau [19,35,140,151]:

Pr(C < Cth) = Pr (C < Cthj D > E) Pr ( D > E)

+ Pr (C < Cthj D E) Pr ( D E) : (1.14)Theo (1.12), Pr( D> E) = D n¶n ta câ thº vi¸t l¤i nh÷ sau: