Đánh giá thông lượng hệ thống IoT vùng phủ sóng rộng, công suất thấp

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

1
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết đề xuất tích hợp hai bề mặt phản xạ thông minh (IRS) với một trạm chuyển tiếp (relay) để cải thiện thông lượng hệ thống Internet kết nối vạn vật (IoT) được áp dụng trong mạng vùng phủ sóng rộng, công suất thấp (LPWAN). Ngoài ra, bài viết nghiên cứu, khảo sát chi tiết ảnh hưởng của các yếu tố như tốc độ truyền dữ liệu, vị trí IRS, số lượng phần tử phản xạ, tần số sóng mang và băng thông lên thông lượng hệ thống. Từ đó, một số gợi ý để nâng cao thông lượng hệ thống được đề xuất.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá thông lượng hệ thống IoT vùng phủ sóng rộng, công suất thấp

20 Số: 02-2024 TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI ĐÁNH GIÁ THÔNG LƯỢNG HỆ THỐNG IoT VÙNG PHỦ SÓNG RỘNG, CÔNG SUẤT THẤP Nguyễn Hữu Minh1*, Nguyễn Văn Sang2 Trường Đại học Thông tin Liên lạc 1 2 Trường Đại học Công Nghệ Đồng Nai *Tác giả liên hệ: Nguyễn Hữu Minh, nguyenhuuminh@tcu.edu.vn THÔNG TIN CHUNG TÓM TẮT Ngày nhận bài: 30/01/2024 Bài báo đề xuất tích hợp hai bề mặt phản xạ thông minh (IRS) với một trạm chuyển tiếp (relay) để cải thiện thông lượng hệ Ngày nhận bài sửa: 23/02/2024 thống Internet kết nối vạn vật (IoT) được áp dụng trong mạng Ngày duyệt đăng: 12/03/2024 vùng phủ sóng rộng, công suất thấp (LPWAN). Cụ thể, đề xuất này tích hợp hai IRS để tăng cường liên kết giữa cảm biến IoT TỪ KHOÁ và trạm chuyển tiếp, cũng như giữa trạm chuyển tiếp và cổng IoT. Biểu thức lý thuyết thông lượng hệ thống được tìm ra cho Internet kết nối vạn vật; LPWAN sử dụng IRS và chuyển tiếp qua kênh Nakagami. Sau Mạng vùng phủ sóng rộng; đó, phẩm chất hệ thống đề xuất được so sánh với hệ thống trước Mặt phản xạ thông minh; đây (không có IRS) để thấy rõ sự cải thiện hiệu suất đáng kể đạt Chuyển tiếp vô tuyến; được bằng cách sử dụng IRS. Cụ thể, với thông lượng đích đặt Thông lượng hệ thống. ra, hệ thống đề xuất giảm công suất tiêu thụ 10 dBm so với hệ thống trước đây. Các kết quả cho thấy rằng LPWAN với IRS và chuyển tiếp có thể hoạt động hiệu quả ở dải tần số cao (5 GHz) với phạm vi rộng (200 m). Ngoài ra, bài báo nghiên cứu, khảo sát chi tiết ảnh hưởng của các yếu tố như tốc độ truyền dữ liệu, vị trí IRS, số lượng phần tử phản xạ, tần số sóng mang và băng thông lên thông lượng hệ thống. Từ đó, một số gợi ý để nâng cao thông lượng hệ thống được đề xuất. LPWAN là khả năng truyền tải dữ liệu trên 1. GIỚI THIỆU khoảng cách xa mà vẫn tiết kiệm năng lượng Mạng vùng phủ sóng rộng, công suất thấp (Abboud & Abdoun, 2024; Shao & Muta, (LPWAN: Low-Power Wide-Area Network) là 2024). Điều này giúp kéo dài thời gian sử dụng một phần quan trọng của hệ thống truyền thông pin của các thiết bị IoT và cảm biến, làm cho vô tuyến hiện đại, đặc biệt là trong ngữ cảnh của chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu mạng di động thế hệ thứ 5 (5G) và thế hệ tiếp cầu sự đồng bộ kịp thời và liên tục (Aira, theo (6G) (Kietzmann, Alamos, Kutscher, Olivares, & Delicado, 2024). Schmidt, & Wählisch, 2024). Được thiết kế để Trong ngữ cảnh của mạng 5G, LPWAN cung cấp kết nối vô tuyến cho các thiết bị có độ đóng vai trò quan trọng trong việc mở rộng khả tiêu thụ năng lượng thấp và hoạt động trong năng kết nối và cung cấp dịch vụ cho các khu phạm vi rộng, LPWAN đóng vai trò quan trọng vực có mật độ dân số thấp và các ứng dụng trong việc hỗ trợ Internet kết nối vạn vật (IoT: công nghiệp (Mao, Tang, Kawamoto, & Kato, Internet of Things) và các ứng dụng mạng cảm 2021). Nó giúp nâng cao khả năng truy cập và biến. Một trong những đặc điểm quan trọng của
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 21 tạo ra cơ hội mới cho việc triển khai các dịch vụ chuyển tiếp để hỗ trợ liên lạc. Trong khi đó, và ứng dụng IoT. Khi nói đến mạng 6G, chặng liên lạc từ trạm chuyển tiếp và trạm đích LPWAN được kỳ vọng sẽ đóng vai trò ngày không sử dụng IRS. Xác suất dừng (OP: Outage càng quan trọng hơn trong việc hỗ trợ các ứng Probability) và tỉ lệ lỗi ký hiệu (SER: Symbol dụng mới như trí tuệ nhân tạo (AI: Artificial Error Rate) thường được tính toán và mô phỏng Intelligence), thực tế ảo và tăng cường (AR/VR: để đánh giá phẩm chất hệ thống (Nguyen et al., Augmented Reality/Virtual Reality) (Kietzmann 2022; Nguyen et al., 2023). Kết quả nghiên cứu et al., 2024; Mao et al., 2021). Sự kết hợp giữa cho thấy, khi số phần tử phản xạ (RE: LPWAN và các công nghệ tiên tiến như truyền Reflecting Elements) trên IRS tăng lên, phẩm thông sóng siêu cao, độ trễ thấp và độ đồng nhất chất hệ thống vô tuyến được cải thiện đáng kể. cao trong mạng 6G sẽ mở ra nhiều khả năng Tuy nhiên, phẩm chất hệ thống sẽ bị bão hòa khi mới và đổi mới trong các lĩnh vực khác nhau số lượng RE đủ lớn. Nguyên nhân của vấn đề của cuộc sống và công nghiệp (Shao & Muta, này là do chặng từ chuyển tiếp đến đích không 2024). sử dụng IRS, nên phẩm chất hệ thống sẽ phụ Mặt khác, mặt phản xạ thông minh (IRS: thuộc vào chặng này thay vì chặng từ nguồn đến Intelligent Reflecting Surfaces) và trạm chuyển chuyển tiếp. Do đó, việc tăng số lượng RE lên tiếp (R: Relay) đóng vai trò quan trọng trong nhiều hơn nữa cũng không thể tiếp tục nâng cao việc tối ưu hóa hiệu suất của LPWAN, mang lại phẩm chất (Ji et al., 2023; Nguyen et al., 2023). nhiều ưu điểm và ứng dụng đa dạng (Phuong T. Như vậy, mặc dù sự kết hợp của IRS và Tran, Nguyen, Hoang, Nguyen, & Vinh, 2023). trạm chuyển tiếp đã được xem xét để phát huy Cụ thể, IRS giúp tăng cường sóng vô tuyến, tiết ưu điểm của hai kỹ thuật này, các kết quả kiệm năng lượng và mở rộng phạm vi phủ sóng. nghiên cứu trước đây thường chỉ sử dụng một Trong khi đó, trạm chuyển tiếp nâng cao đáng IRS. Từ đó dẫn đến sự bão hòa của phẩm chất kể phạm vi kết nối, độ phủ sóng và giảm độ trễ hệ thống. Trong khi đó, ta có thể triển khai hai truyền dẫn (Centenaro & Vangelista, 2019). Do IRS, một cho chặng từ nguồn tới chuyển tiếp và đó, sự kết hợp giữa IRS và trạm chuyển tiếp một cho chặng từ chuyển tiếp tới đích để nâng trong mạng LPWAN mang lại những lợi ích cao phẩm chất, tránh hiện tượng bão hòa. Mặt đáng kể về hiệu suất, tiết kiệm năng lượng và khác, áp dụng cả IRS và chuyển tiếp cho mạng mở rộng phạm vi kết nối, làm tăng cường khả LPWAN còn chưa được nghiên cứu. Trong khi năng ứng dụng của LPWAN trong nhiều lĩnh đây là những kỹ thuật có ưu điểm nổi trội, có vực khác nhau như quản lý năng lượng thông thể giúp nâng cao vùng phủ sóng và tiết kiệm minh, giám sát môi trường, quản lý hệ thống năng lượng cho LPWAN. đèn và giao thông thông minh (Khoshafa, Xuất phát từ những vấn đề tồn tại trên đây, Ngatched, Gadallah, & Ahmed, 2024; Xu et al., bài báo này đề xuất sử dụng hai IRS và chuyển 2024). tiếp để nâng cao phẩm chất hệ thống LPWAN. Gần đây, phẩm chất hệ thống vô tuyến sử Cụ thể, một IRS hỗ trợ truyền tin từ cảm biến dụng kết hợp IRS và chuyển tiếp đã được IoT tới trạm chuyển tiếp, một IRS hỗ trợ tuyền nghiên cứu và khảo sát (Di Renzo et al., 2020; Ji tin từ trạm chuyển tiếp tới cổng IoT. Trên cơ sở et al., 2023; Lin, Mu, Guo, & Huang, 2023; mô hình đề xuất, phương pháp giải tích được áp Nguyen, Manh Hoang, Le, Nguyen, & Tran, dụng để tìm ra biểu thức thông lượng hệ thống. 2022; Nguyen, Pham, Thang, Hoang, & Tran, Cụ thể, chúng tôi xác định biểu thức tín hiệu thu 2023). Trong những nghiên cứu này, một IRS tại R và G, từ đó xác định được tỉ số tín hiệu thường được triển khai giữa trạm gốc và trạm
22 TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 trên tạp âm (SNR) tương ứng tại R và G. Dựa Những đóng góp mới của bài báo được tóm vào SNR, biểu thức xác suất dừng được tìm ra, tắt như sau: từ đó tìm được thông lượng hệ thống LPWAN • Đề xuất mô hình mới sử dụng hai IRS và đề xuất. Để làm rõ sự khác biệt giữa kết quả một trạm chuyển tiếp để nâng cao thông lượng nghiên cứu của chúng tôi so với các công trình hệ thống LPWAN. Hơn nữa, trạm chuyển tiếp trước đây, Bảng 1 tổng hợp và so sánh kết quả và IoT cổng có thể kết hợp hoàn hảo tín hiệu nghiên cứu. phản xạ từ IRS và tín hiệu trực tiếp để cực đại Bảng 1. Kết quả nghiên cứu. tín hiệu thu. Trong khi đó các nghiên cứu trước Bài báo Thiết bị Kết quả Ứng đây chỉ sử dụng một IRS và bỏ qua tín hiệu trực dụng tiếp. (Abboud & Không có Phẩm LPWAN • Biểu thức thông lượng hệ thống LPWAN Abdoun, IRS và chất bảo được tìm ra qua kênh truyền Nakagami thực tế, 2024) chuyển mật trong đó mô hình kênh sử dụng là mô hình được tiếp đề xuất áp dụng cho hệ thống 5G và 6G. Mô (Aira et al., Không có Các ứng LPWAN phỏng Monte-Carlo sử dụng phần mềm Matlab 2024) IRS và dụng IoT được sử dụng để kiểm chứng sự đúng đắn của chuyển biểu thức lý thuyết. tiếp • Kết quả tính toán số và mô phỏng cho (Kietzmann Không có Tốc độ LPWAN thấy thông lượng hệ thống LPWAN đề xuất et al., IRS và truyền được cải thiện đáng kể so với hệ thống truyền 2024) chuyển dẫn thống (không sử dụng IRS). Đặc biệt, so với hệ tiếp thống truyền thống thì thông lượng của LPWAN (Lin et al., Một IRS Tốc độ Hệ đề xuất cao hơn nhiều. Mặt khác, ảnh hưởng của 2023) và một tổng thống di các yếu tố như tốc độ truyền dữ liệu, vị trí IRS, chuyển động số lượng phần tử phản xạ, tần số sóng mang và tiếp băng thông lên thông lượng hệ thống được khảo (Nguyen et Một IRS Xác suất Hệ sát. Từ đó, một số gợi ý để nâng cao thông al., 2022) và một dừng, xác thống di lượng hệ thống được đề xuất. chuyển suất lỗi động Phần còn lại của bài báo được bố cục như tiếp sau: Phần II mô tả hệ thống đề xuất, biểu thức (Nguyen et Một IRS Xác suất Hệ al., 2023) và một dừng, xác thống di tín hiệu thu tại trạm chuyển tiếp và IoT cổng. chuyển suất lỗi động Phần III đánh giá phẩm chất hệ thống LPWAN tiếp bằng cách đưa ra biểu thức thông lượng. Phần (Shao & Không có Định LPWAN IV trình bày kết quả tính toán số, mô phỏng và Muta, IRS và hướng các thảo luận. Phần V kết luận nội dung bài báo 2024) chuyển nghiên và hướng nghiên cứu tiếp theo. tiếp cứu 2. MÔ HÌNH HỆ THỐNG Bài báo Hai IRS Thông LPWAN Hình 1 minh họa sơ đồ khối hệ thống này và một lượng hệ chuyển thống LPWAN sử dụng IRS và chuyển tiếp cho các tiếp ứng dụng IoT. Cụ thể, hệ thống LPWAN gồm một cảm biến IoT (S) để truyền tin đến cổng IoT (G) thông qua kênh truyền vô tuyến. Sau
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 23 đó, tín hiệu từ G được đưa đến một trung tâm Sử dụng biên độ và pha của kênh truyền, máy chủ (C). Do vùng phủ sóng rộng, một trạm biểu thức tín hiệu thu tại R được biểu diễn lại chuyển tiếp (R) được triển khai giữa S và G. như sau: Mặt khác, để nâng cao phẩm chất hệ thống, hai  N1  IRS (I1 và I2) được triển khai trong hệ thống   yr =  | hsr | e− jsr + | hn || g n | e jn − jn − j n  xs + zr  LPWAN: I1 hỗ trợ cho truyền tin từ S đến R và  n =1  (2) I2 hỗ trợ cho truyền tin từ R đến G. Trong đó, I1  N1  và I2 lần lượt có N1 và N 2 phần tử phản xạ (RE:   = e− jsr  | hsr | + | hn || g n | e j n  xs + zr ,   n =1  Reflecting Elements). Tương tự như những với n = n − n − n + sr . nghiên cứu trước đây sử dụng IRS, chúng tôi giả sử rằng tín hiệu phản xạ qua I1 và I2 chỉ một lần Như đã trình bày trong các nghiên cứu (Di Renzo et al., 2020; P. T. Tran, Nguyen, trước đây, với sự phát triển của cả phần cứng và Hoang, Le, & Nguyen, 2022). Mặt khác, do phầm mềm trong thiết kế ăng-ten, xử lý tín hiệu phạm vi liên lạc rộng, tín hiệu phản xạ qua I1 tương tự và số, đặc biệt là sự phát triển của AI không đến được G. I1 I2 cũng như học máy (machine learning), thông tin trạng thái kênh truyền (CSI: Channel State gn hn li ki Information) của hệ thống LPWAN đề xuất có hsr hrg thể đạt được hoàn hảo (Wang, Liu, & Cui, 2020; Zhou, Pan, Ren, Popovski, & Swindlehurst, IoT Sensor Relay Gateway Center (C) 2022). Với CSI hoàn hảo và bộ xử lý thông (R) (G) (S) minh được trang bị trên IRS, IRS có khả năng điều chỉnh pha tối ưu để cực đại tín hiệu thu. Cụ Hình 1. Mô hình hệ thống LPWAN đề xuất. Tín hiệu thu tại R được xác định bởi biểu thể, pha của IRS được tối ưu để đạt được n = 0 thức sau: (P. T. Tran et al., 2022).  N1  Do đó, pha tối ưu của phần tử phản xạ thứ n   yr =  hsr + g n hn e jn  xs + zr ,  (1) của I1 được xác định bởi:  n =1  trong đó xs là tín hiệu phát của S với công suất n = n + n − sr . (3) phát trung bình Ps ; zr : C N (0, r2 ) là tạp âm tại Áp dụng (3), biểu thức tín hiệu thu tại R trở R; hsr là kênh truyền từ S đến R, được biểu diễn thành: chi tiết bởi hsr =| hsr | exp(− jsr ) , với | hsr | và sr  N1  yr = e − jsr    | hsr | + | hn || g n |  xs + zr ,  (4) lần lượt là biên độ và pha của hsr ; gn và hn lần  n =1  lượt là kênh truyền từ S đến phần tử phản xạ thứ Từ (4), tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR: n của I1 và từ phần tử phản xạ thứ n của I1 tới Signal-to-Noise Ratio) tại R được tính toán như R ; n là pha của phần tử phản xạ thứ n của I1. sau: Tương tự như hsr , gn và hn được biểu diễn bởi  N1  2 gn =| gn | exp(− j n ) và hn =| hn | exp(− jn ) trong |e − jsr 2   |  | hsr | + | hn || g n |  Ps  r =  n =1  đó | gn | và | hn | lần lượt là biên độ,  n và  n r2 . (5) lần lượt là pha của gn và hn . Do | exp(− jsr ) |2 = 1 , (5) trở thành:
24 TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024  N1  xem xét cho hệ thống đề xuất, hàm phân phối 2    | hsr | + | hn || g n |  Ps  tích lũy (CDF: Cumulative Distribution r =   (6) Function) và hàm mật độ xác suất (PDF: n =1 . r 2 Probability Density Function) của biên độ kênh Tại R, giao thức giải mã và chuyển tiếp (ví dụ | hsr | ) được tính bởi: (DF: Decode-and-Forward) được sử dụng. Do vậy, sau khi giải mã tín hiệu thu được, R mã hóa 1  m  F|h | ( y ) =   msr , sr y 2  lại và chuyển tiếp tín hiệu tới G. Tương tự như sr (msr )  sr  (11) tín hiệu thu tại R, tín hiệu thu tại G có dạng: 1  msr 2  =1−   msr , y ,  N2  (msr )   sr  yg =  hrg +   ji li ki e  xr + z g ,  (7)  i =1  m − msr y 2msrsr 2 msr −1  sr trong đó xr là tín hiệu phát tại R với công suất f| h | ( y ) = m y e , (12) sr (msr ) srsr phát bằng Pr ; zg : C N (0, g ) là tạp âm tại máy 2 với msr và sr lần lượt là bậc pha-đinh và độ thu G; hrg biểu diễn kênh truyền từ R tới G; li lợi trung bình của kênh truyền. Tương tự, bậc và ki lần lượt là kênh truyền từ R đến phần tử pha-đinh của hn , gn , hrg , li và ki lần lượt ký phản xạ thứ i của I2 và từ phần tử phản xạ thứ i hiệu là mh , mg , mrg , ml và mk . Trong khi đó, của I2 tới G; i là pha của phần tử phản xạ thứ i n n i i của I2. độ lợi trung bình của hn , gn , hrg , li và ki lần Tương tự như biểu thức tín hiệu thu tại R, lượt ký hiệu là  h ,  g , rg , l và k . n n i i thức tín hiệu thu tại G được biểu diễn lại như Mặt khác, để phẩm chất hệ thống LPWAN sau: đề xuất sát với điều kiện triển khai thực tế,  N2   (8) chúng tôi xem xét độ lợi trung bình kênh theo − jrg yg = e  | hrg | + | li || ki |  xr + zg ,   chuẩn 5G. Cụ thể, theo chuẩn 5G, độ lợi được  i =1  với rg là pha của hrg . xác định bởi (P. T. Tran et al., 2022): Từ (8), ta tính được SNR tại G như sau:  = Gt + Gr − 22.7 − 26log( fc ) − 36.7log(d ), (13)  N2  2 với Gt và Gr lần lượt là độ lợi ăng-ten của máy  − jrg 2 |e |  | hrg | + | li || ki |  Pr phát và máy thu; f c là tần số sóng mang; d là   g =  i =1  khoảng cách giữa máy phát và máy thu. Đồng g 2 2 (9) thời, tạp âm tại máy thu cũng được đo lường  N2  trên cơ sở tham số thực tế:    | hrg | + | li || ki |  Pr   2 = N0 + 10log(BW) + NF, =  i =1 (14) . 2 g trong đó N 0 , BW và NF lần lượt biểu thị mật Với giao thức DF, biểu thức SNR đầu-cuối độ công suất nhiễu nhiệt, băng thông và hệ số (end-to-end) của hệ thống LPWAN sử dụng IRS nhiễu. và chuyển tiếp được xác định bởi: 3. PHÂN TÍCH PHẨM CHẤT HỆ THỐNG e2e = min r , g . (10) Thông lượng hệ thống (ST: System Throughput) là đơn vị đo lường khả năng của hệ Chú ý rằng kênh truyền Nakagami- m được
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 25 thống trong việc xử lý và chuyển đổi dữ liệu [ D (1)]2 trong một khoảng thời gian nhất định, được tính 2 = 2 , (20) D (2) − [ D (1)]2 bởi bit/s/Hz. Thông lượng hệ thống là một chỉ 2 2 số quan trọng để đánh giá hiệu suất của hệ D (1) thống và xác định khả năng xử lý của nó trong 1 = 1 , (21) D (2) − [ D (1)]2 môi trường sử dụng thực tế. Về mặt toán học, 1 1 thông lượng hệ thống LPWAN đề xuất được D (1) tính bởi: 2 = 2 , (22) D (2) − [ D (1)]2 2 2 T = R (1 − Pout ), (15) D (1) , D (2) , D (1) và D (2) lần lượt được trong đó R là tốc độ truyền dẫn định trước; Pout 1 1 2 2 tính toán bởi biểu thức (64), (65), (66) và (67) là xác suất dừng (OP: Outage Probability) của hệ thống LPWAN đề xuất. Như vậy, để xác trong phần phụ lục; r = Ps /  r2 và g = Pr /  g 2 định thông lượng hệ thống, ta cần tìm ra Pout biểu thị SNR trung bình tại R và G. trước. Trong khi đó, Pout được tính như sau: Chứng minh: Thế (10) vào (17), Pout được tính toán như sau: 1  Pout = Pr  log 2(1 + e 2e )  R  , (16) Pout = Pr{min(r , g )  th }. (23) 2  với Pr biểu thị phép lấy xác suất; e2e là SNR Mặt khác, do r và g là hai biến độc lập, của hệ thống LPWAN đề xuất, được tính toán (23) tương đương với bởi (10); tham số 1/ 2 thể hiện rằng cần 2 khe Pout = Pr{r  th } + Pr{g  th } thời gian để truyền tín hiệu từ S tới G. (24) − Pr{r  th }Pr{g  th }. Từ (16) ta có: Pout = Pr{e 2e  22R − 1} = Pr{e 2e  th }, (17) Sử dụng biểu thức cụ thể của r và g ở (6) và (9), ta có: trong đó th = 22 R − 1 . Từ (15) và (17), thông lượng hệ thống LPWAN sử dụng IRS và chuyển tiếp được xác  N1  2  định thông qua định lý sau.    | h | + | h || g |  P   sr n =1 n n  s     Định lý: Thông lượng hệ thống LPWAN sử Pr{r  th } = Pr     th  , (25)  r 2  dụng IRS và chuyển tiếp khi truyền tin qua kênh   Nakagami- m được xác định như sau:     th  −1 r − 2 th g  N2  2  T =Re | h | +  rg  | li || ki |  Pr    (26) b (18) Pr{   } = Pr   i =1    th  .      a 1 −1 2 −1  1  g th g  2   1 th    2 th  ,   a !b!   r     g    a =0 b =0      Trong đó: Đặt [ D (1)]2 N1 1 = 1 D (2) − [ D (1)]2 , (19) D1 =| hsr | + |h n =1 n || g n | , (27) 1 1
26 TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 N2 Do (a, x) +  (a, x) = (a) với (.,.) là hàm D2 =| hrg | +  | l || k | , i =1 i i (28) Gamma không hoàn chỉnh trên, ta có: Biểu thức (25) và (26) trở thành: 1    Pr{r  th } = 1 −   1 , 1 th  , (33) (1 )  r         r   Pr{r  th } = Pr D12 r  th = Pr D12  th    1       (29) Pr{g  th } = 1 −    2 ,  2 th  . (34)   (  2 )  g  = F 2  th  = FD  th  ,   D1    1   r   r  Mặt khác, áp dụng khai triển của hàm    Gamma không hoàn chỉnh trên, ta có:     Pr{g  th } = Pr D22 g  th = Pr D22  th  g     xt  a −1 (30)  ( a, x ) =  ( a ) e − x t =0 t ! . (35)      = F 2  th  = FD  th  , D2    2    Sử dụng (35), biểu thức (33) và (34) trở  g   g  thành: trong đó F (.) là hàm CDF. th  −1 a −1 1 1   Sử dụng biểu thức CDF được tính tại (68) Pr{r  th } = 1 − e r   1 th  , (36) a!  r  và (69) trong phụ lục, ta có: a =0   th  −1 b 1   1 − 2 Pr{r  th } = 2  g Pr{g < th } = 1 − e   2 th  . (37)  [ D (1)]2  b!  g   1  b =0    D (2) − [ D (1)]2   1 1  Thế (36) và (37) vào (24), ta được:  [ D (1)]2 D (1) th    1 , 1  (31) −1 th  − 2 th  D (2) − [ D (1)]2 D (2) − [ D (1)]2 r  Pout = 1 − e r g  1 1 1 1   (38)   b      1 −1 2 −1 a 1   1 , 1 th  , 1  = (1 )   r      1 th    2 th  , a !b!  r   g  a =0 b =0     1 Pr{g  th } = Thế (38) vào (15) ta thu được thông lượng  [ D (1)]2    2  hệ thống LPWAN sử dụng IRS và chuyển tiếp  D (2) − [ D (1)]2  như trong biểu thức (18). Phần chứng minh chi  2 2  tiết được trình bày trong phụ lục.  [ D (1)]2 D (1) x th    2 , 2  (32) 4. KẾT QUẢ TÍNH TOÁN SỐ VÀ THẢO  D (2) − [ D (1)]2 D (2) − [ D (1)]2 g   2 2 2 2  LUẬN 1    Trên cơ sở biểu thức lý thuyết đạt được trong =    2 ,  2 th  , ( 2 )  g  phần trước, phần này sẽ đánh giá thông lượng   hệ thống trong các kịch bản khác nhau. Mô trong đó  (.) và  (.) lần lượt là hàm Gamma và phỏng Monte-Carlo được sử dụng kèm với kết hàm Gamma không hoàn chỉnh dưới. quả lý thuyết để chứng minh sự đúng đắn của biểu thức lý thuyết đưa ra. Trong các hình vẽ dưới đây, ký hiệu “IRS-R” thể hiện thông lượng
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 27 hệ thống LPWAN đề xuất (sử dụng IRS và và R, I2 nằm giữa R và G. Hình 2 xem xét bốn chuyển tiếp). Trong khi đó, ký hiệu “Only R” tốc độ truyền dẫn: R = 0.5 , 1, 1.5 và 2 bit/s/Hz. thể hiện thông lượng hệ thống LPWAN truyền Các tham số khác như đã đề cập ở trên. Trên thống (chỉ sử dụng chuyển tiếp, không có IRS). Hình 2, đường biểu diễn kết quả lý thuyết sử Chú ý rằng, thông lượng hệ thống LPWAN dụng biểu thức (18). Sự trùng khớp của kết quả truyền thống có thể coi là thông lượng đạt được lý thuyết và mô phỏng chứng minh sự đúng đắn trong các kết quả của các nghiên cứu trước đây của biểu thức đưa ra. So với hệ thống LPWAN như ở (Abboud & Abdoun, 2024; Hoang, truyền thống, hệ thống LPWAN đề xuất có Nguyen, Nguyen, & Tran, 2024; Ji et al., 2023). thông lượng cao hơn hẳn, đặc biệt khi tốc độ Các tham số sử dụng cho mô phỏng được cài truyền dẫn cao. Cụ thể, khi tốc độ truyền dẫn đặt như sau: Ps = Pr = Ptx ;  r2 =  g =  2 , NF =10 2 thấp, chẳng hạn R = 0.5 và R = 1 bit/s/Hz, cả hệ thống LPWAN đề xuất và truyền thống đều dBm, N0 = −174 dBm/Hz (để tính ra  2 trong đạt được thông lượng đích khi công suất phát là (14)) và msr = mrg = mg = mh = ml = mk = 2 . Để 30 dBm. Tuy nhiên, hệ thống LPWAN đề xuất tìm ra giá trị độ lợi trung bình trong (13), các có thể đạt tới thông lượng đích với công suất tham số được đặt như sau: Gt = Gr = 5 dB, phát nhỏ hơn hệ thống LPWAN truyền thống 10 dsr = 100 m và d rg = 100 m. Vị trí của I1 và I2 dBm. Nói cách khác, bằng cách sử dụng hai cũng như tần số được thay đổi để khảo sát ảnh IRS, công suất phát của hệ thống LPWAN có hưởng của chúng đến thông lượng hệ thống. thể giảm 10 dBm để đạt tới thông lượng đích Các tham số còn lại cũng được điều chỉnh để định sẵn. Với tốc độ truyền dẫn cao hơn, chẳng đánh giá toàn diện phẩm chất hệ thống. hạn R = 1.5 và R = 2 bit/s/Hz, đặc tính thông lượng của hệ thống LPWAN đề xuất và truyền 4 thống vẫn như với tốc độ truyền dẫn thấp. Như vậy, bằng cách sử dụng hai IRS với mỗi IRS 1: R = 0.5 được trang bị 40 RE, hệ thống LPWAN có thể 3 2:R = 1 đạt tới thông lượng đích với công suất phát thấp 3:R = 1.5 hơn hệ thống LPWAN truyền thống 10 dBm. 4:R = 2 2 Kết quả này là rất quan trọng vì hệ thống LPWAN yêu cầu phạm vi rộng và tiêu thụ năng 1 lượng thấp. Hình 2. Thông lượng hệ thống LPWAN đề N 1 = N 2 = 20 ¸ 100 xuất trong sự so sánh với hệ thống LPWAN truyền thống sử dụng N1 = N2 = 40 RE, fc = 3 GHz, BW = 10 MHz và d si1 = d ri2 = 50 m. Hình 2 biểu diễn thông lượng hệ thống LPWAN đề xuất trong sự so sánh với hệ thống LPWAN truyền thống sử dụng N1 = N2 = 40 RE, fc = 3 GHz, BW = 10 MHz và Hình 3. Thông lượng hệ thống LPWAN đề xuất khi số lượng phần tử phản xạ trên IRS thay d si1 = d ri2 = 50 m. Nói cách khác, I1 nằm giữa S đổi.
28 TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 Hình 3 đánh giá thông hệ thống đề xuất khi hệ thống LPWAN đề xuất là tốt nhất. Trong khi số lượng phần tử phản xạ thay đổi với đó, thông lượng hệ thống LPWAN đề xuất là N1 = N2 = 20,30,40,50,60,70,80,90,100 RE và kém nhất khi I1 nằm giữa S và R, I2 nằm giữa R R = 2 bit/s/Hz. Các tham số khác như sử dụng và G ( d si1 = d ri2 = 50 ). Đặc điểm này của IRS cho Hình 2. Hình 3 cho thấy khi số phần tử phản khác với chuyển tiếp truyền thống, bởi vì xạ tăng lên, thông lượng hệ thống LPWAN đề chuyển tiếp truyền thống thường cho chất lượng xuất tăng lên đáng kể. Cụ thể, khi N1 = N2 = 20 tốt nhất khi nó nằm giữa máy phát và máy thu RE, ta cần sử dụng công suất phát bằng 30 dBm (Basar et al., 2019). Chú ý rằng bên cạnh đặt để đạt được thông lượng đích. Mặt khác, độ lợi IRS gần máy phát (I1 gần S và I2 gần R), ta có của việc sử dụng IRS trong trường hợp này là thể đặt IRS gần máy thu (I1 gần R và I2 gần G) không đáng kể, vì thông lượng hệ thống để đạt được phẩm chất tương tự. LPWAN đề xuất cao hơn thông lượng hệ thống Hình 5 minh họa thông lượng hệ thống LPWAN truyền thống không nhiều. Khi số LPWAN đề xuất và truyền thống với các tần số lượng phần tử phản xạ tăng lên, lợi ích của việc của mạng Wi-Fi fc = 2.4 và fc = 5 GHz. Ta sử dụng IRS tăng lên rõ rệt. Đặc biệt, khi thấy rằng sử dụng tần số cao giảm đáng kể N1 = N2 = 100 RE, hệ thống LPWAN đề xuất đạt thông lượng hệ thống, kết quả này hoàn toàn đến thông lượng đích với công suất phát nhỏ phù hợp với biểu thức toán thể hiện ở (13). Cụ hơn 30 dBm so với hệ thống LPWAN truyền thể, tại P = 10 dBm, thông lượng hệ thống tx thống. LPWAN đề xuất là 2 và 0 bit/s/Hz với fc = 2.4 và fc = 5 GHz. 1 2 1 dsi = 10, 20, 30, 40, 50 1 1 : fc = 2.4 GHz 2 : fc = 5 G Hz 2 Hình 4. Ảnh hưởng của vị trí IRS đến thông lượng hệ thống. Hình 5. Thông lượng hệ thống LPWAN đề Hình 4 khảo sát ảnh hưởng vị trí của IRS xuất và truyền thống sử dụng các tần số của Wi- đến thông lượng hệ thống LPWAN đề xuất, Fi. trong đó vị trí của hai IRS thay đổi tương ứng với khoảng cách d si1 = dri2 = 10, 20,30, 40,50 . Nói Tức là khi công suất phát cố định ở P = 10 tx cách khác, I1 di chuyển từ vị trí gần S đến vị trí dBm, tăng tần số từ 2.4 GHz lên 5 GHz, thông giữa S và R. Trong khi đó, I2 di chuyển từ vị trí lượng hệ thống sẽ giảm từ 2 bit/s/Hz xuống còn gần R đến vị trí giữa R và G. Các tham số còn 0 bit/s/Hz. Xét về mặt công suất phát, hệ thống lại như sử dụng cho Hình 2. Ta thấy rằng khi I1 LPWAN đề xuất với fc = 5 GHz cần công suất gần S và I2 gần R ( d si1 = d ri2 = 10 ), thông lượng phát cao hơn gần 15 dBm so với trường hợp
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 29 fc = 2.4 GHz để đạt được thông lượng đích. Với hệ thống LPWAN truyền thống, đặc tính cũng tương tự. Đặc biệt khi fc = 5 GHz, thông 3 lượng hệ thống LPWAN truyền thống chỉ đạt 1 : Pt x = 10 dBm 1.1 bit/s/Hz tại Ptx = 30 dBm. Tức là khi sử 2 : Pt x = 15 dBm 3 : Pt x = 20 dBm dụng tần số cao ( fc = 5 GHz), hệ thống 1 LPWAN truyền thống không thể đạt tới thông 2 lượng đích dù công suất phát đủ lớn. Do đó, sử dụng tần số phù hợp cho cả hệ thống LPWAN đề xuất và truyền thống để đạt được thông Hình 6. Thông lượng hệ thống LPWAN đề lượng đích với công suất phát thấp là điều quan xuất và truyền thống khi băng thông thay đổi. trọng và cần thiết. 5. KẾT LUẬN Hình 6 khảo sát ảnh hưởng của băng thông Bài báo đề xuất áp dụng mặt phản xạ thông lên thông lượng hệ thống LPWAN đề xuất và minh cho hệ thống IoT vùng phủ sóng rộng, truyền thống khi băng thông thay đổi từ 1 MHz công suất thấp. Bằng biến đổi toán học chặt chẽ, bài báo tìm ra biểu thức tường minh thông đến 10 MHz. Ba giá trị công suất phát được sử lượng của hệ thống đề xuất qua kênh truyền dụng, bao gồm P = 10 dBm, P = 15 dBm và tx tx thực tế, đó là kênh được tính toán cho hệ thống P = 20 dBm. Các tham số còn lại như sử dụng tx 5G và thế hệ tiếp theo. Kết quả tính toán số cho cho Hình 2. Do khi băng thông (BW) tăng dẫn thấy rằng so với hệ thống LPWAN truyền đến công suất tạp âm tăng (theo biểu thức (14)), thống, hệ thống LPWAN đề xuất (sử dụng hai từ đó làm giảm đáng kể thông lượng hệ thống. IRS) nâng cao đáng kể thông lượng, đặc biệt khi số lượng phần tử phản xạ đủ lớn. Mặt khác, Chẳng hạn, với P = 10 dBm, thông lượng hệ tx thông lượng hệ thống LPWAN đề xuất được thống LPWAN đề xuất và truyền thống lần lượt đánh giá toàn diện, đầy đủ khi khảo sát các ảnh giảm từ 1.9 và 0.6 bit/s/Hz xuống còn 1.0 và hưởng cụ thể của số lượng phần tử phản xạ trên 0.05 bit/s/Hz khi BW tăng từ 1 đến 2 MHz. Nói IRS, vị trí IRS, tần số sóng mang của mạng Wi- cách khác, khi các tham số hệ thống cố định, Fi và băng thông. Trên cơ sở đó, một số đề xuất và khuyến nghị được đưa ra để nâng cao thông tăng BW sẽ dẫn đến giảm thông lượng hệ thống lượng hệ thống LPWAN trong quá trình khai do nhiễu tăng lên. Đặc tính tương tự cũng xảy ra thác, sử dụng. Đồng thời, vị trí của IRS và cho thông lượng hệ thống LPWAN đề xuất và chuyển tiếp có thể được tối ưu thông qua đề truyền thống với P = 15 dBm và Ptx = 20 dBm. tx xuất thuật toán nhằm cực đại thông lượng hệ Như vậy, để nâng cao thông lượng hệ thống thống. Đây được xem là hướng nghiên cứu, phát vùng phủ sóng rộng, công suất thấp thì cần sử triển tiếp theo của bài báo. dụng kết hợp tối ưu các yếu tố như tốc độ truyền PHỤ LỤC dẫn, số lượng phần tử phản xạ, vị trí mặt phản Phần này trình bày chi tiết tính toán để tìm xạ, tần số sóng mang và băng thông. ra hàm CDF của hệ thống LPWAN sử dụng IRS và chuyển tiếp. Trên cơ sở CDF, xác suất dừng
30 TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 được tìm ra, từ đó tìm ra thông lượng hệ thống  mh  mh n  mg  mg n 4 LPWAN đề xuất. fA ( y) =  n   n  n (mh )(mg )  h   g  Trước hết, hàm mô-men của | hsr | và | hrg | n n  n   n  (47) y 2 mhn mg n x 2 lần lượt được xác định bởi (P. T. Tran, Nguyen, 2 mh −1 − −  2 mg − 2 mh −1  x 2  y  n gn Hoang, & Nguyen, 2023): x n n e hn dx, 0 − t /2 (msr + t / 2)  msr   ml  ml  mk  mk |h | (t ) E{| hsr |t } =   , (39) 4 i i sr (msr )  sr  fA ( y) =  i   i  i (ml )(mk )  l   k  i i  i   i  (48) − t /2 (mrg + t / 2)  mrg  y 2 mli mki x 2 |h | (t ) E{| hrg |t } =   . (40) 2 ml −1 − −  2 mk − 2 ml −1  x 2  ( mrg )   rg  y  i ki rg   x i i e li dx. 0 Từ (39) và (40), mô-men thứ nhất và thứ Áp dụng công thức (3.478.4) trong tài liệu hai của | hsr | và | hrg | được tính toán như sau: (Jeffrey & Zwillinger, 2007) ta được: mh + mg (msr + 1 / 2)  sr (41) f A ( y ) = 4 n n n mh + mg −1 |h | (1) = , y n n Km −m (2 n y ), (49) sr (msr ) msr n (mh )(mg ) gn hn n n (msr + 1)  sr ml + mk |h | (2) = =  sr , (42) 4 i i i ml + mk −1 sr (msr ) msr fA ( y) = y i i Km − m (2 i y ), (50) i (ml )(mk ) ki li i i (mrg + 1 / 2) rg |h | (1) = , (43) với K (.) là hàm Bessel và rg (mrg ) mrg |h | (2) = rg . (44) mh mg ml mk rg n = n n , i = i i . (51) h  g l  k n n i i Để rút gọn biểu thức tính toán, đặt An =| hn || gn | , Từ hàm PDF, ta tính được hàm mô-men của N1 N2 An và Ai như sau: B1 = A n=1 n , Ai =| li || ki | và B2 = A . i=1 i  Ta tính hàm PDF của An và Ai như sau: A (t ) E{Ant } =  y t f A ( y )dy , (52) n 0 n  1  y A (t ) E{Ait } =  y t f A ( y )dy.  fA ( y) = n 0 x f|h |   f| g | ( x)dx, n x n (45) i 0 i (53) Áp dụng công thức (6.561.16) trong tài liệu  1  y fA ( y) = i  0 x f|l |   f|k | ( x)dx. i x i (46) (Jeffrey & Zwillinger, 2007), biểu thức (52) và (53) trở thành: Sử dụng hàm PDF ở (12), biểu thức (45) và (mh + t / 2)(mg + t / 2) (46) trở thành: − A (t ) = n t n n , (54) n (mh )(mg ) n n (ml + t / 2)(mk + t / 2) A (t ) = i−t i i . (55) i (ml )(mk ) i i
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 31 N1 N2 D (t ) E{(| hrg | +B2 )t } Vì B1 = A n và B2 = A , i hàm mô-men của 2 n =1 i=1  t t    B1 và B2 được tính toán bởi:  = E    | hrg | p B2t − p   p =0  p  (63)   t t1 t N1−2  t   t1   t N1 − 2  t t B (t ) E{B1t } =         t N −1  (56)  =   |h | ( p) B2 (t − p). p =0  p  rg t N1−1 = 0  t1  t2  1 t1 = 0 t2 = 0  1  A1 (t − t1 ) A2 (t1 − t2 ) A N (t N1 −1 ), Từ (62) và (63), hàm mô-men bậc một và hai 1 của D1 và D2 được tính toán bởi: t t1 t N 2 −2  t   t1   t N2 − 2  B (t ) E{B2t } =        D (1) = |h | (1) + B (1), 2 t N 2−1 = 0  t1  t2   t N −1  (57) (64) t1 = 0 t2 = 0  2  1 sr 1 A1 (t − t1 ) A2 (t1 − t2 ) A N (t N2 −1 ), D (2) = |h | (2) + B (2) + 2|h | (1)B (1), (65) 2 1 sr 1 sr 1 n n! D (1) = |h | (1) + B (1), (66) với   = . 2 rg 2  k  k !(n − k )! Từ (54), (55), (56) và (57), hàm mô-men của D (2) = |h | (2) + B (2) + 2|h | (1)B (1). (67) 2 rg 2 rg 2 B1 và B2 được định rõ như sau: Từ (64), (65), (66) và (67), hàm CDF của D1 N1 và D2 được tính như sau (Dai, Zhu, Pan, & B (1) = A (1), (58) 1 n n =1 Wang, 2023): N1 N1 N1 1 B (2) = A (2) + 2 FD ( y ) = 1 n  [ An (1)]2 , (59) 1  [ D (1)]2  n =1 n =1 n '= n +1  1   D (2) − [ D (1)]2  N2  1 1  (68) B (1) = A (1), (60)   2 i [ D (1)] 2 D (1) y i =1   1 , 1 ,  D (2) − [ D (1)] D (2) − [ D (1)]2 2  N2 N2 N2  1 1 1 1  B (2) = A (2) + 2  [ A (1)]2 . (61) 2 i i i =1 i '= i +1 1 i =1 FD ( y ) = 2  [ D (1)]2  Do D1 =| hsr | +B1 và D2 =| hrg | +B2 , hàm mô-  2   D (2) − [ D (1)]2  men của D1 và D2 được xác định như sau:  2 2  (69)  [ D (1)] 2 D (1) y  D (t ) E{(| hsr | +B1 )t }   2 , 2 . 1  D (2) − [ D (1)]2 D (2) − [ D (1)]2   t t   2 2 2 2     = E    | hsr | p B1t − p   p =0  p   (62) Từ hàm CDF ở (68) và (69), ta tính được xác   t t suất dừng, từ đó tính được thông lượng hệ thống  =   |h | ( p) B1 (t − p), p =0  p  sr LPWAN đề xuất như biểu thức (18). Phần chứng minh hoàn thành.
32 TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 TÀI LIỆU THAM KHẢO Jeffrey, A., & Zwillinger, D. (2007). Table of integrals, series, and products: Abboud, S., & Abdoun, N. (2024). Enhancing Academic Press. LoRaWAN Security: An Advanced AES-Based Cryptographic Approach. Ji, M., Chen, J., Lv, L., Wu, Q., Ding, Z., & IEEE Access, 12, 2589-2606. Al-Dhahir, N. (2023). Secure NOMA Systems With a Dual-Functional RIS: Aira, J., Olivares, T., & Delicado, F. M. Simultaneous Information Relaying and (2024). DriftGLY: A Low-Cost IoT- Jamming. IEEE Transactions on Based Ecosystem for Monitoring Communications, 71(11), 6514-6528. Agrochemical Spray Drifts. IEEE Transactions on Instrumentation and Khoshafa, M. H., Ngatched, T. M. N., Measurement, 73, 1-14. Gadallah, Y., & Ahmed, M. H. (2024). Securing LPWANs: A Reconfigurable Basar, E., Di Renzo, M., De Rosny, J., Intelligent Surface (RIS)-Assisted UAV Debbah, M., Alouini, M.-S., & Zhang, Approach. IEEE Wireless R. (2019). Wireless communications Communications Letters, 13(1), 158- through reconfigurable intelligent 162. surfaces. IEEE Access, 7, 116753- 116773. Kietzmann, P., Alamos, J., Kutscher, D., Schmidt, T. C., & Wählisch, M. (2024). Centenaro, M., & Vangelista, L. (2019). Time- Rethinking LoRa for the IoT: An power multiplexing for LoRa-based IoT InformationCentric Approach. IEEE networks: An effective way to boost Communications Magazine, 62(1), 34- LoRaWAN network capacity. 39. International Journal of Wireless Information Networks, 26(4), 308-318. Lin, K., Mu, X., Guo, L., & Huang, A. (2023, 28 May-1 June 2023). Resource Dai, J., Zhu, F., Pan, C., & Wang, J. (2023). Allocation for Integrated STAR-RISs and Two‐timescale design for RIS‐aided Full-Duplex Relay Communication full‐duplex MIMO systems with Systems. Paper presented at the ICC transceiver hardware impairments. IET 2023 - IEEE International Conference on Communications, 17(1), 98-109. Communications. Di Renzo, M., Ntontin, K., Song, J., Danufane, F. H., Qian, X., Lazarakis, F., . . . Zhang, Mao, B., Tang, F., Kawamoto, Y., & Kato, N. (2021). AI Models for Green R. (2020). Reconfigurable intelligent Communications Towards 6G. IEEE surfaces vs. relaying: Differences, Communications Surveys & Tutorials, similarities, and performance 24(1), 210-247. comparison. IEEE Open Journal of the Communications Society, 1, 798-807. Nguyen, B. C., Manh Hoang, T., Le, A. T., Nguyen, V. D., & Tran, P. T. (2022). Hoang, T. M., Nguyen, B. C., Nguyen, H. M., Performance analysis of intelligent & Tran, P. T. (2024). Secrecy outage reflecting surface aided full‐duplex performance of NOMA relay networks amplify‐and‐forward relay networks. using partial relay selection in the International Journal of Communication presence of multiple colluding Systems, 35(10), e5172. eavesdroppers. Computer Communications. Nguyen, B. C., Pham, T. Q., Thang, N. N., Hoang, T. M., & Tran, P. T. (2023). Improving the performance of wireless
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI Số: 02-2024 33 half-duplex and full-duplex relaying Zhou, G., Pan, C., Ren, H., Popovski, P., & networks with intelligent reflecting Swindlehurst, A. L. (2022). Channel surface. Journal of the Franklin Estimation for RIS-Aided Multiuser Institute, 360(4), 3095-3118. Millimeter-Wave Systems. IEEE Transactions on Signal Processing, 70, Shao, C., & Muta, O. (2024). When 1478-1492. LoRaWAN Meets CSMA: Trends, Challenges, and Opportunities. IEEE Internet of Things Magazine, 7(1), 90- 96. Tran, P. T., Nguyen, B. C., Hoang, T. M., Le, X. H., & Nguyen, V. D. (2022). Exploiting Multiple RISs and Direct Link for Performance Enhancement of Wireless Systems with Hardware Impairments. IEEE Transactions on Communications, 70(8), 5599-5611. Tran, P. T., Nguyen, B. C., Hoang, T. M., Nguyen, H. M., & Vinh, N. V. (2023). Hybrid classical relay and advanced RISs for performance enhancement of IoT sensor networks with impaired hardware. Computer Communications, 210, 90-101. Tran, P. T., Nguyen, B. C., Hoang, T. M., & Nguyen, T. N. (2023). On Performance of Low-Power Wide-Area Networks with the Combining of Reconfigurable Intelligent Surfaces and Relay. IEEE Transactions on Mobile Computing, 22(10), 6086-6096. Wang, Z., Liu, L., & Cui, S. (2020). Channel estimation for intelligent reflecting surface assisted multiuser communications: Framework, algorithms, and analysis. IEEE Transactions on Wireless Communications, 19(10), 6607-6620. Xu, Y., Gu, B., Gao, Z., Li, D., Wu, Q., & Yuen, C. (2024). Applying RIS in Multi- User SWIPT-WPCN Systems: A Robust and Environmentally-Friendly Design. IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, 10(1), 209-222.
34 Số: 02-2024 TAÏP CHÍ KHOA HOÏC VAØ COÂNG NGHEÄ ÑAÏI HOÏC COÂNG NGHEÄ ÑOÀNG NAI THROUGHPUT EVALUATION OF IoT LOW-POWER WIDE-AREA SYSTEM Nguyen Huu Minh1*, Nguyen Van Sang2 1 Telecommunications University 2 Dong Nai Technology University *Corresponding author: Nguyen Huu Minh, nguyenhuuminh@tcu.edu.vn GENERAL INFORMATION ABSTRACT Received date: 30/01/2024 This article suggests integrating two intelligent reflecting surfaces (IRS) with a relay to improve the system throughput of Revised date: 23/02/2024 an Internet of Things (IoT) applied in a low-power wide-area Published date: 12/03/2024 network (LPWAN). In particular, the proposal incorporates two IRSs to enhance links between the IoT sensor and the relay, as well as between the relay and the IoT gateway. Analytical KEYWORD expression for system throughput is derived for the IRS-relay assisted LPWAN operating over Nakagami-m channels. Then, Internet of Things; the throughput of the proposed LPWAN is compared with that Long-range communication; of traditional LPWAN without IRS to clarify the significant Intelligent reflecting surfaces; performance enhancement achieved by leveraging IRS. Relay communication; Specifically, with a certain throughput, the proposed LPWAN can reduce power consumption 10 dBm compared to the System throughput. traditional LPWAN. The findings have indicated that the IRS- relay assisted LPWAN can effectively operate at high- frequency bands (5 GHz) for long-range transmission (200 m). Additionally, the article studies and explores detailly the impact of factors such as the data transmission rate, IRS locations, number of reflecting elements, carrier frequency, and bandwidth on the system throughput. Then, some useful recommendations to enhance the system throughput are proposed.