Giao tiếp gói tin ngắn thu năng lượng từ nhiễu với các lỗi phần cứng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:14

Thêm vào BST

Báo xấu

2
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong bài viết này, tác giả nghiên cứu hiệu suất tin cậy của một máy phát bị hạn chế năng lượng khi giao tiếp với một máy thu qua kênh Nakagami-m, trong đó các ảnh hưởng của lỗi phần cứng của bộ thu phát và mã hóa độ dài khối hữu hạn được xem xét đồng thời.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Giao tiếp gói tin ngắn thu năng lượng từ nhiễu với các lỗi phần cứng

Tạp chí khoa học Trường Đại học Bạc Liêu BLUNI Journal of Science ISSN: 2734-973X Số 6(12), 63-76 (2024) GIAO TIẾP GÓI TIN NGẮN THU NĂNG LƯỢNG TỪ NHIỄU VỚI CÁC LỖI PHẦN CỨNG INTERFERENCE-ASSISTED ENERGY HARVESTING SHORT PACKET COMMUNICATIONS WITH HARDWARE IMPAIRMENTS Đặng Mai Hùng*, Nguyễn Đức Tuấn Trường Đại học Thông tin liên lạc * tcu@tsqtt.edu.vn Ngày nhận bài: ABSTRACT 30/08/2024 Radio frequency energy harvesting offers a promising solution to provide low power Ngày chấp nhận đăng: Internet of Things (IoT) devices with convenient and perpetual energy supply. This 22/12/2024 research investigated the reliable performance of an energy-constrained transmitter communicating with a receiver over Nakagami-m channel, where the effects of transceiver hardware impairments and finite blocklength coding were jointly considered. Specifically, the communication link between the transmitter and receiver operated within the coverage of an existing wireless system, with radio frequency signal from the existing system serving as an energy signal for the transmitter while acting as an interference signal for the receiver. By utilizing the finite-blocklength information theory, we first derived average block error rate (BLER) and asymptotic Keywords: Short packet average BLER in closed-form expressions, which enabled us to quantify the extent of communications; reliability loss. Then, we analyzed effective throughput of the system and determine Energy harvesting; the optimal blocklength that maximized the effective throughput. Computer simulation Hardware impairments; analysis results confirm the outage threshold caused by hardware impairments. If this BLER; Effective threshold is exceeded, reliable communication cannot be achieved regardless of the throughput. signal-to-noise ratio (SNR). TÓM TẮT: Thu năng lượng từ tần số vô tuyến mang đến một giải pháp tiềm năng để cung cấp năng lượng liên tục và tiện lợi cho các thiết bị Internet vạn vật (IoT) tiêu thụ ít năng lượng. Trong bài báo này, tác giả nghiên cứu hiệu suất tin cậy của một máy phát bị hạn chế năng lượng khi giao tiếp với một máy thu qua kênh Nakagami-m, trong đó các ảnh hưởng của lỗi phần cứng của bộ thu phát và mã hóa độ dài khối hữu hạn được xem xét đồng thời. Cụ thể, liên kết truyền thông giữa máy phát và máy thu hoạt động trong phạm vi phủ sóng của một hệ thống không dây hiện có, với tín hiệu tần số vô tuyến từ hệ thống này đóng vai trò như một tín hiệu năng lượng cho máy phát, vừa đóng vai trò như một tín hiệu nhiễu cho máy thu. Bằng cách sử dụng lý thuyết thông tin với độ dài khối hữu hạn, tác giả trước tiên đưa ra các biểu thức dạng đóng cho tỷ lệ lỗi khối trung bình (BLER) và BLER trung bình tiệm cận, cho phép tác giả 63
Từ khóa: Truyền thông định lượng mức độ mất mát về độ tin cậy. Sau đó, tác giả phân tích thông lượng hiệu gói tin ngắn; Thu năng quả của hệ thống và xác định độ dài khối tối ưu để tối đa hóa thông lượng hiệu quả. lượng; Lỗi phần cứng; Kết quả phân tích mô phỏng máy tính xác nhận ngưỡng ngừng do khiếm khuyết phần Tỷ lệ lỗi khối (BLER); cứng gây ra. Nếu vượt ngưỡng này, truyền thông tin không đáng tin cậy dù SNR là Thông lượng hiệu quả. bao nhiêu. 1. Giới thiệu (AWGN) (J.-H. Park, D.-J. Park, 2012) và các Sự xuất hiện của các ứng dụng Internet xúc kênh fading với đa đầu vào đa đầu ra (MIMO) giác và các thiết bị IoT quan trọng đã dẫn đến (W. Yang, G. Durisi, T. Koch, Y. Polyanskiy, 2014). việc đề xuất các giao tiếp siêu tin cậy và độ trễ thấp (URLLC) là một trong ba trường hợp sử Một thách thức quan trọng khác liên quan dụng chính trong hệ thống không dây thế hệ đến IoT là sự hạn chế của pin trong các nút thông thứ năm (5G) và các hệ thống không dây sau minh (S. Bi, C.K. Ho, R. Zhang, 2015). Sự hạn 5G (C. Yue, V. Miloslavskaya, M. Shirvani- chế này trở nên đặc biệt rõ ràng trong các tình moghaddam, B. Vucetic, Y. Li, 2023), (H. Ji, S. huống mà việc thay thế hoặc sạc lại pin là không Park, J. Yeo, Y. Kim, J. Lee, B. Shim, 2018), (J. tiện lợi hoặc tốn kém đáng kể. Ví dụ, trong cơ sở Sachs, G. Wikstrom, T. Dudda, R. Baldemair, hạ tầng thành phố thông minh, các thiết bị IoT K. Kittichokechai, 2018). Ví dụ, trong một môi được sử dụng cho các nhiệm vụ như giám sát trường sản xuất thông minh nơi các thiết bị IoT lưu lượng giao thông hoặc điều kiện môi trường. chịu trách nhiệm điều khiển các cánh tay robot Tần suất thay pin trên nhiều thiết bị trải rộng trên dây chuyền sản xuất, giao tiếp với độ trễ khắp thành phố có thể dẫn đến những thách thức thấp là rất quan trọng để đảm bảo rằng các lệnh lớn về mặt hậu cần và tăng chi phí bảo trì. Do từ hệ thống điều khiển trung tâm được thực hiện đó, các kỹ thuật thu năng lượng đã thu hút được bởi các cánh tay robot trong thời gian thực. Giao sự chú ý đáng kể như một giải pháp tiềm năng tiếp siêu tin cậy là cần thiết để ngăn chặn các (A.A. Benbuk, N. Kouzayha, J. Costantine, Z. lỗi hoặc độ trễ có thể ảnh hưởng đến độ chính Dawy, 2023). Tận dụng đặc tính của tín hiệu xác và hiệu quả của quá trình sản xuất. Yêu cầu tần số vô tuyến trong việc cung cấp cả thông tin về URLLC muốn nói rằng việc truyền thông tin và năng lượng, các hệ thống SWIPT (truyền tải giữa các thiết bị IoT phải được thực hiện với thông tin và năng lượng không dây đồng thời) các gói tin ngắn, thường chỉ chứa vài trăm bit có thể đạt được thông qua các giao thức chuyển (H. Lee, Y. Ko, 2021), (Z. Xiang, W. Yang, đổi thời gian, chia công suất, chuyển đổi ăng- Y. Cai, Z. Ding, Y. Song, Y. Zou, 2020). Khi ten, và chuyển đổi không gian. Đối với các hệ các gói tin ngắn được sử dụng cho việc truyền thống SWIPT, các biểu thức dạng đóng cho hiệu tải, công suất Shannon cổ điển không còn phù suất ngắt kết nối đã được nghiên cứu và đưa ra hợp để mô tả tốc độ tối đa có thể đạt được (G. cách tiếp cận đơn giản để giảm thiểu hiệu suất Durisi, T. Koch, P. Popovski, 2016), (J. Farhat, ngắt kết nối bằng tỷ lệ chia công suất tối ưu. G. Brante, R.D. Souza, J.P. Vilela, 2021). Điều Xem xét giao thức chuyển đổi thời gian, các tác này là do công suất Shannon cổ điển giả định giả đã đặc trưng hóa thông lượng của một hệ rằng độ dài khối tiến gần đến vô hạn. Dựa trên thống truy cập đa người dùng không trực giao (Y. Polyanskiy, H.V. Poor, S. Verdu, 2010) đã (NOMA) dưới các chế độ năng lượng pin tĩnh nghiên cứu tốc độ truyền tối đa thông qua mã và năng lượng pin động. hóa độ dài khối hữu hạn khi mã hóa thông tin Chiến lược thực hiện được đề xuất trong và chỉ ra rằng lỗi gói tin là không thể tránh khỏi nghiên cứu này có tiềm năng cung cấp các giải trong chế độ độ dài khối hữu hạn. Sau đó, các pháp hấp dẫn và thân thiện với môi trường cho kết quả trong tài liệu tham khảo (Y. Polyanskiy, nhiều ứng dụng cảm biến khác nhau. Nó đặc H.V. Poor, S. Verdu, 2010) đã được áp dụng biệt có ý nghĩa trong bối cảnh tài nguyên phổ vào thiết kế các kênh nhiễu trắng Gaussian cộng ngày càng khan hiếm. Hơn nữa, việc truyền tải 64
từ máy phát bị hạn chế năng lượng sẽ gây ra các hệ thống IoT, trong đó cả máy phát và máy nhiễu rất hạn chế cho các hệ thống không dây thu đều hoạt động như các cảm biến được triển hiện có do công suất truyền thấp và thời gian khai trong phạm vi phủ sóng của hệ thống di truyền ngắn. Những đóng góp chính của bài báo động, phát sóng truyền hình hoặc wifi. Tác giả này bao gồm: cũng giả định rằng liên kết năng lượng từ nguồn • Xem xét các lỗi phần cứng, tác giả đặc nhiễu đến máy phát, liên kết giao tiếp từ máy trưng hóa một hệ thống giao tiếp gói tin ngắn phát đến máy thu và liên kết nhiễu từ nguồn thu năng lượng từ nhiễu qua kênh Nakagami-m, nhiễu đến máy thu được mô hình hóa như các và sau đó đưa ra các biểu thức dạng đóng và kênh Nakagami-m tĩnh độc lập. Hơn nữa, nguồn tiệm cận cho tỷ lệ lỗi khối trung bình (BLER). nhiễu, máy phát và máy thu đều có một ăng- ten duy nhất. Tác giả giả định rằng máy phát sử • Tác giả trình bày biểu thức dạng đóng dụng chiến lược thu năng lượng rồi truyền tải để mới cho thông lượng hiệu quả để đo lường hiệu thực hiện giao tiếp gói tin ngắn. quả của các giao tiếp gói tin ngắn, và sau đó xác định độ dài khối tối ưu để tối đa hóa thông lượng Hình 1. Hệ thống truyền thông gói tin ngắn hiệu quả. với thu năng lượng hỗ trợ bởi nhiễu. • Các mô phỏng trên máy tính xác nhận tính chính xác của kết quả phân tích của tác giả, cho thấy có tồn tại một ngưỡng ngắt kết nối chỉ do lỗi phần cứng gây ra. Hơn nữa, bất kể tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) truyền đi là bao nhiêu, nếu tốc độ truyền vượt quá ngưỡng ngắt kết nối được xác định bởi mức độ lỗi phần cứng, việc giao tiếp tin cậy của hệ thống đang xét không thể đạt được. Bố cục phần còn lại của bài báo như sau: Phần 2 mô tả tổng quan về mạng truyền thông đang được xem xét. Phần 3 trình bày sự dẫn xuất của các biểu thức dạng đóng cho BLER trung Chiến lược này chia mỗi lần truyền gói tin bình, BLER trung bình tiệm cận và thông lượng ngắn, bao gồm L lần sử dụng kênh, thành hai hiệu quả, cùng với việc xây dựng bài toán nhằm giai đoạn: một giai đoạn thu năng lượng với Le tối đa hóa thông lượng hiệu quả. Phần 4 đưa ra lần sử dụng kênh, và một giai đoạn truyền dữ các kết quả số và thảo luận, phần 5 cung cấp các liệu với Ld = L - Le lần sử dụng kênh (P. Raut, nhận xét kết luận. P.K. Sharma, T.A. Tsiftsis, Y. Zou, 2020). Đối 2. Mô hình hệ thống với chiến lược thu năng lượng rồi truyền tải, Tác giả xem xét một hệ thống truyền thông năng lượng thu được tại máy phát có thể được gói tin ngắn thu năng lượng từ nhiễu như trong biểu diễn như sau: 2 Hình 1, trong đó một máy phát bị hạn chế năng Eh = η LeTs P h1 (1) lượng cố gắng truyền dữ liệu đến một máy thu mong muốn trong phạm vi phủ sóng của một trong đó 0
Xét đến truyền thông gói tin ngắn giữa máy fading trung bình Ω1 . Tác giả giả định rằng phát và máy thu, tốc độ tối đa có thể đạt được công suất tiêu thụ bởi mạch thu/phát tại máy với độ dài khối Ld > 100 có thể được tính xấp xỉ phát được bỏ qua trong nghiên cứu này vì công một cách chính xác như (Y. Polyanskiy, H.V. suất sử dụng cho việc truyền tải thông tin là yếu tố chính trong việc tiêu thụ năng lượng. Do đó, V (γ ) Q −1 (ε ) = C (γ ) − R , (5) công suất truyền tại máy phát được cho bởi: Ld ln 2 2 η Le P h1 Pt = Poor, S. Verdu, (2010). Ld trong đó ε là tỷ lệ lỗi khối tức thời (BLER), Khi máy phát truyền thông tin được chuẩn hóa x, tín hiệu nhận được tại máy thu được cho = log 2 (1 + γ ) là dung lượng Shannon, C (γ ) bởi: V (γ ) =1 − (1 + γ ) 2 và Q −1 ( x) là hàm ngược yr = Pt h3 ( x + τ tt ) + Ph2 ( z + τ tt ) + τ tt + nr (3) 1 ∞ −2 t 2 2π ∫x của hàm Gaussian Q( x) = e dt. Chúng trong đó z là tín hiệu nhiễu chuẩn hóa tôi giả định rằng máy phát và máy thu trao đổi N bits thông tin trong giai đoạn truyền dữ từ nguồn nhiễu, h2 là hệ số kênh giữa nguồn liệu, do đó tốc độ truyền có thể đạt được được nhiễu và máy thu với tham số mức độ fading m2 và công suất fading trung bình Ω 2 , h3 N biểu diễn là R = . là hệ số kênh giữa máy phát và máy thu Ld với tham số mức độ fading m3 và công suất Từ (5), BLER tức thời của hệ thống giao fading trung bình Ω3 , τ tt � CN ( 0, k12 ) và  log 2 (1 + γ ) − R  ε = Q  ln 2 . (6) τ ti � CN ( 0, k12 ) lần lượt là các nhiễu biến dạng   V (γ ) / Ld   do lỗi phần cứng tại máy phát và nguồn nhiễu, tiếp gói tin ngắn thu năng lượng từ nhiễu có thể ( ( τ rr � CN 0, k22 Pt h3 + P h2 2 2 )) là nhiễu biến được viết lại như sau: 3. Phân tích hệ thống dạng do lỗi phần cứng tại máy thu, và nR là nhiễu Gaussian trắng cộng tính (AWGN) tại Trong phần này, tác giả nghiên cứu BLER máy thu với trung bình bằng 0 và phương sai trung bình và BLER tiệm cận trung bình của hệ thống truyền thông gói ngắn hỗ trợ thu hoạch σ 2 . Lưu ý rằng k1 và k2 lần lượt đại diện cho năng lượng với sự trợ giúp của nhiễu, nhằm mức độ lỗi phần cứng tại máy phát và máy thu. định lượng mức độ mất mát về độ tin cậy. Sau Dựa vào (G. Durisi, T. Koch, P. Popovski, đó, thông lượng hiệu dụng của truyền thông gói 2016), tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) nhận được ngắn, và độ dài khối tối ưu được xác định nhằm tại máy thu được tính như sau: tối đa hóa thông lượng hiệu dụng. 2 2 Hình 2. BLER trung bình so với SNR η Le λ h1 h3 γ= 2 2 2 (4) phát λ với N = 400, Ld = 200, Le = 150, k1 = η Le λ h1 h3 (k12 + k22 ) + λ Ld h2 (1 + k12 + k22 ) + Ld 0.05, k2 = 0.05, η = 0.5, Ω1 = 10 (dB), Ω 2 = 0 (dB), và Ω1 = 20 (dB). P trong đó λ = biểu thị tỉ số SNR truyền đi. σ2 66
m +i + 2 j m2 z  2l − 1  3 − Với ς l = cos  π  , Θ( z ) = 2 e Ω2c1 z  2L   mm z  K m3 −i  2 1 3  , L là một tham số cho sự   Ω1Ω3  đánh đổi giữa độ phức tạp và độ chính xác, Γ(⋅) là hàm gamma, và Wa ,b (⋅) là hàm Whittaker, K v (⋅) là hàm Bessel sửa đổi bậc v của loại thứ hai. Ngoài ra, c1 và c2 được định nghĩa trong Phụ lục A. 3.1 Phần cơ sở 3.2 BLER trung bình Từ phương trình (4), hàm phân phối tích Từ phương trình (6), BLER trung bình ε lũy (CDF) của tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu ( γ ) có có thể được biểu diễn như sau: thể được biểu diễn như sau: ∞  log 2 (1 + γ ) − R   1 1 ε = ∫ Q  ln 2  fγ ( x)dx, (9)  V (γ ) / Ld   Fγ ( x),  x< 2 k1 + k2 2 , 0   Fγ ( x) =  (7) 1 1, x≥ 2 ,   k1 + k2 2 trong đó fγ ( x) là hàm mật độ xác suất (PDF) của γ . Để đưa ra biểu thức dạng đóng của BLER trung bình, tác giả sử dụng xấp xỉ trong đó Fγ1 ( x) có thể được biểu diễn như tuyến tính của hàm Q, được biểu diễn như sau: sau: m3 + i 1, γ ≤ A, ( )  m m Ω Ω  m1 −1 m2 −1 1 Fγ1 ( x) ≈ 1 − ∑ ∑  m2 − 1   1 3 1 3  2  ϑ (γ ) =  − g Ld (γ − h), A < γ < B, (10) j  2 = 0= 0  i j  m2 Ω 2  0, γ ≥ B,  m2 c2 1 x ( −c2 ) m2 −1− j e Ω2c1 . i !.c m2 −1 1 .Γ(m3 )Γ(m2 ) 1 1 g trong đó = ,= 2R − 1, A= h − h , xΓ(m3 + j + 1)Γ(i + j + 1)Ω1Ω3 2π (2 − 1) 2R 2 g Ld (2 m1m3c1Ω 2 m2 Ω1Ω3 ) 1  m + i + 2 j +1  và B= h + , thay thế (10) vào (9), BLER xW  − 3 , m3 − i  2 g Ld  2  m1m3c1Ω 2 − m3 + i + 2 j +1 trung bình có thể được viết lại như sau:  m  2 x4 m1m3 e 2 m2 Ω1Ω3 . 2  ∞  Ω 2 c1  ε = ∫ ϑ (γ ) fγ ( x)dx. (11) 0 L πc 2  c (1 + ς )  2 2 −∑ 1 − ς l2 Θ  2 . 2 l (8) l =1 2L  2  Do phạm vi của γ nằm trong khoảng từ 0 67
đến 2 1 , chúng ta cần xem xét ba trường  1  k1 + k2 T x  2 2 − A  ∑ 1 − ς t2 Fγ xt  t =1 � ( ) (13) k1 + k2 2 hợp khác nhau để thu được biểu thức dạng đóng Trong đó, (a ) tính bằng phương pháp cho ε tích phân từng phần, (b) được tính bằng phương pháp cầu phương Gaussian Chebyshev, 1 Trường hợp 1: Khi ≤ A, dựa vào k + k2  2t − 1  � ς t  1 2 2 1  (10) và (11), chúng ta có: ς t = cos  π  , xt =  2 2 − A +  2T  2  k1 + k2  1 = ε ∫= 1. k1 + k2 f ( x ) dx (12) 2 2 γ 1 1  + A  , và T là tham số đại 0 +  2  k12 + k2 2  1 Trường hợp 2: Khi A < < B, diện cho sự đánh đổi giữa độ phức tạp và độ k + k22 1 2 BLER trung bình ε có thể được biểu diễn như chính xác. sau: 1 1 A k12 + k2 2 Trường hợp 3: Khi ≥ B, chúng ta 1  k + k2 2 2 ε= ∫ fγ ( x)dx + ∫ 0 A  − g Ld ( x − h)  fγ ( x)dx 2  có: 1 B π T  1  1 k12 + k2 2 = g Ld ∫ Fγ ( x)dx ≈ ε ∑ 1 − ς t2 Fγ1 ( xt ) (14) 2T t =1  1 (a) ∫ A = − g Ld  2 2 − h  + g Ld Fγ1 ( x)dx 2  k1 + k2  A ς t ( B − A) B + A trong đó xt =  + . 2 2 1 (b )  1  gπ Ld Dựa theo (12), (13), và (14), biểu thức dạng ≈ − g Ld  2 2 − h  + 2  k1 + k2  2T đóng của ε được suy ra là:  1  1, ≤A  k + k22 1 2 1  1  gπ Ld  1  T 1 ε ≈  − g Ld  2 2 − h  +  2 2 − A  x ∑ 1 − ς t Fγ ( xt ) ˆ A < 2 2 < B (15) 2 1 2 T  k1 + k2  2T  k1 + k2  t =1 k1 + k2  π 1  2T ∑ 1 − ς t Fγ ( xt ) 2 1  ≥B  t =1 k12 + k22 68
Chú thích 1: 1  1,∞ Biểu thức dạng đóng của (15) có thể được  Fγ ( x),  x< , k + k2 (16) 2 2 sử dụng để định lượng tác động của khiếm Fγ ( x) =  ∞ 1 1 khuyết phần cứng đối với hiệu suất truyền tải  1, x≥ 2 ,   k1 + k2 2 đáng tin cậy của hệ thống đang được xem xét. Lưu ý rằng khiếm khuyết phần cứng đặt ra một giới hạn không mong muốn lên ε , điều trong đó Fγ1,∞ được cho bởi: này ngăn cản quá trình truyền thông tin từ máy m3 −i i phát tới máy thu khi k12 + k2 vượt quá một giá 2 m1 −1  m  mΩ  2 Γ(m2 + i ) Fγ1,∞ ( x) = 1 − ∑  1   1 3  trị nhất định, tức là k12 + k2 ≥ 1 . Hơn nữa, tác 2 i = 0  Ω1   m3Ω1  i !Γ(m2 ) A giả nhận thấy rằng A chỉ được xác định bởi tốc m3 +i 2  1  2 độ truyền tải và là một hàm số tăng theo tốc độ 2 truyền tải. Do đó, tác giả làm rõ rằng ở một mức xm3Ω3 3 m2 Ω 2 2 x Ld (1+ k1 + k2 )  m m   x(k1 + k2 )η Le  2 2 độ khiếm khuyết phần cứng cụ thể, tồn tại một ngưỡng ngắt kết nối hoàn toàn do khiếm khuyết Ω2 β 2 2m 2 phần cứng gây ra. Ngoài ra, nếu tốc độ truyền tải xΓ(m2 + m3 ) β Γ( m3 )e 2Ω 2µ vượt quá ngưỡng ngắt kết nối này, thì việc liên lạc đáng tin cậy không thể đạt được dù SNR có  2β 2Ω2  là bao nhiêu đi nữa. Thêm vào đó, BLER của hệ xWµ ,m3 −i   (17) thống truyền thông gói tin ngắn sử dụng năng  m2  lượng hỗ trợ từ nhiễu sẽ giảm khi γ tăng. Vì vậy, BLER thấp hơn có thể đạt được khi Le và η tăng. xm1m3 Ld (1 + k12 + k2 ) 2 Với β= , và 3.3 BLER trung bình tiệm cận (1 − x(k12 + k2 ))η Le Ω1Ω3 2 Phân tích tiệm cận được thực hiện trong 1 − m3 − i − 2m2 µ= . Do đó, biểu thức tiệm cận trường hợp SNR cao, tức là λ → ∞ , và biểu 2 thức tiệm cận cho Fγ ( x) được rút ra như sau: cho ε có thể được xấp xỉ như sau:   1,  1  1  gπ Ld  1  T ε ≈  − g Ld  2 2 − h  + ∞  − A  x ∑ 1 − ς t2 Fγ1,∞ ( xt ) ˆ (18)  2  k1 + k2  2T  k12 + k22  t =1 π T  2T ∑ 1 − ς t Fγ ( xt ) 2 1, ∞   t =1 69
Chú thích 2: Dựa vào phương trình (18), N rõ ràng rằng BLER trung bình trong hệ thống log 2 (1 + γ ) − trong đó, ϕ = ln 2 Ld truyền thông gói tin ngắn thu năng lượng hỗ trợ . Để đảm V (γ ) / Ld bởi nhiễu không có xu hướng về 0, ngay cả khi công suất phát tăng lên vô hạn. Hiện tượng này 1 xảy ra do các khiếm khuyết phần cứng và tín ≤A k + k2 2 2 hiệu nhiễu trở thành các yếu tố giới hạn cho việc 1 1 cải thiện hiệu suất hệ thống trong trường hợp A< 2 0, Q (ε −1 = e 2 < 0, và − ∂ϕ 2π N =τ (1 − ε ). (19) ∂ 2ε ϕ − ϕ2 2 Ld = e > 0. Sau đó, chúng ta cần ∂ϕ 2 2π Từ (19), có thể thấy rằng khi giá trị Ld ∂ 2ϕ kiểm tra dấu của 2 . Để thuận tiện cho việc tăng lên thì tỷ lệ N giảm, dẫn đến giảm thông ∂Ld Ld phân tích, tác giả đưa ra các xấp xỉ V (γ ) ≈ 1 lượng hiệu dụng. Ngược lại, giá trị Ld lớn hơn tăng cường độ tin cậy, dẫn đến tăng thông lượng và log 2 (1 + γ ) ≈ log 2 γ , điều này rất chính xác hiệu dụng. Vì vậy, tác giả nhằm xác định giá trong chế độ SNR cao. Khi đó, ϕ có thể được trị tối ưu của Ld để tối đa hóa thông lượng hiệu dụng. Về mặt toán học, vấn đề này có thể được xấp xỉ như ϕ ≈ L  ln γ − N ln 2  . Bằng cách d   trình bày như sau:  Ld  max τ , lấy đạo hàm bậc hai của ϕ theo Ld, chúng ta có: + Ld ∈� (20) ∂ 2ϕ  ln γ a2 a3 3N ln 2  − = + +  (23) ∂L2  4 L3 Ld ( Ld a2 + a3 ) 2 4 L5   s.t. Ld ≤ L, (21) d  d d 2 trong đó, = P h2 (1 + k12 + k2 ) + σ 2 a2 2 và trong đó, � là tập hợp các số nguyên không + âm, L là giới hạn độ trễ truyền tải của hệ thống a3 η Le P h1 2 h3 2 (k12 + k2 ). Từ phương trình = 2 được xem xét. 2 ∂ϕ Tiếp theo, chúng ta sẽ xác định rằng τ là (23), rõ ràng rằng < 0 . Do đó, có thể kết ∂L2 một hàm quasi-concave của Ld. Để đạt được d điều này, trước tiên chúng ta lấy đạo hàm bậc luận rằng ε là một hàm lồi của Ld. Sử dụng quy hai của ε theo Ld, được cho bởi: tắc tích phân Leibniz, suy ra rằng ε cũng là một hàm lồi của Ld. Kết quả là, τ là một hàm quasi- ∂ 2ε ∂ 2ε  ∂ϕ  2 ∂ε ∂ 2ϕ concave của Ld. Dựa trên những thảo luận trên, =   + , (22) rõ ràng rằng giá trị tối ưu của Ld để tối đa hóa ∂L2d ∂ϕ 2  ∂Ld  ∂ϕ ∂L2d thông lượng hiệu dụng là: 70
Hình 4. Đồ thị biểu diễn BLER trung  L,  L ≤  Ld  ,   L = * d (24) bình theo chiều dài khối Ld với λ = 20 dB, N = arg max Ld ∈{ Ld  ,  Ld } τ  L ≥  Ld  ,      400, Le = 200, k1 = 0.05, k2 = 0.05, η = 0.5, Ω 2 4. Kết quả mô phỏng và thảo luận = 0 (dB), và Ω3 = 10 (dB). Trong phần này, tác giả trình bày các kết quả số học của BLER trung bình và hiệu suất thông lượng hiệu dụng cho hệ thống truyền thông gói ngắn thu hoạch năng lượng hỗ trợ bởi nhiễu. BLER trung bình và thông lượng hiệu dụng được tính toán cho các giá trị khác nhau của SNR truyền, các tham số fading, độ dài thu hoạch năng lượng và độ dài khối. Trong tất cả các trường hợp, các tham số cho sự đánh đổi giữa độ phức tạp và độ chính xác được thiết lập với giá trị T = 50 và L = 5000. Hơn nữa, tác giả quan sát thấy rằng BLER Hình 2 vẽ đồ thị BLER trung bình so với trung bình giảm khi SNR truyền tăng, cuối cùng SNR truyền λ cho các giá trị khác nhau của các đạt đến một giới hạn. Hiện tượng này xảy ra khi tham số fading. Rõ ràng rằng dữ liệu mô phỏng BLER trung bình đạt đến điểm tắc nghẽn trong Monte Carlo khớp chặt chẽ với các đường cong các chế độ SNR cao do ảnh hưởng kết hợp của phân tích, cho thấy độ chính xác của phân tích nhiễu từ các bộ nhiễu và các lỗi phần cứng. của tác giả. Hình 3 trình bày BLER trung bình so với Hình 3. Đồ thị biểu diễn BLER trung độ dài thu hoạch năng lượng Le cho các giá trị bình theo chiều dài thu thập năng lượng Le khác nhau của các tham số fading. Trước hết, với λ = 20 dB, N = 400, Ld = 200, k1 = 0.05, k2 tác giả quan sát thấy rằng BLER trung bình là = 0.05, η = 0.5, Ω1 = 10 (dB), Ω2 = 0 (dB) và Ω1= 10 (dB). một hàm giảm theo Le . Điều này xảy ra vì công suất đầu ra của bộ phát tăng cùng với Le , dẫn đến sự gia tăng SNR nhận được tại bộ thu. Hơn nữa, các tham số fading tốt hơn có thể giảm đáng kể BLER trung bình. Ví dụ, khi nhắm đến một BLER trung bình cụ thể, độ dài thu hoạch năng lượng sẽ ngắn hơn với các tham số fading m1 = 3, m2 = 2 và m3 = 3 so với các tham số fading m1 m2 m3 1. = = = Hình 5. Đồ thị biểu diễn BLER trung bình theo hiệu suất chuyển đổi năng lượng η với λ = 30 dB, N = 200, Le = 100, k1 = 0.05, k2 = 0.05, η = 0.5, Ω1 = 10 dB, và Ω3 = 10 dB. 71
Hình 8. Thông lượng hiệu quả so với độ dài khối Ld với λ = 20 dB, N = 400, m1 = 3, m2 = 1, m3 = 1, k1 = 0.05, k2 = 0.05, η = 0.5, Ω1 = 10 dB, Ω2 = 0 dB, và Ω3 = 10 dB. Hình 6. Đồ thị biểu diễn BLER trung bình theo mức độ suy hao phần cứng kave với λ = 30 dB, N = 400, Le = 100, k1 = kave , k2 = kave , η = 0.9, Ω1 = 20 dB, Ω 2 = 0 dB và Ω3 = 10 dB Hình 4 hiển thị BLER trung bình so với độ dài khối Ld cho các giá trị khác nhau của Ω1. Có thể thấy rõ rằng BLER trung bình giảm khi giá trị Ld tăng. Điều này là do với một lượng thông tin truyền cố định, việc tăng giá trị Ld dẫn đến tốc độ truyền thấp hơn nhưng độ tin cậy của hệ thống cao hơn. Tuy nhiên, khi giá trị Ld tăng, độ trễ truyền của hệ thống cũng tăng theo. Do đó, có một sự đánh đổi giữa độ trễ truyền và độ tin cậy trong hệ thống truyền thông gói ngắn thu hoạch năng lượng hỗ trợ bởi nhiễu. Hơn nữa, Hình 7. BLER trung bình so với SNR việc tăng Ω1 từ 10 dB lên 30 dB cải thiện hiệu phát λ với N = 200, Le = 150, m1 = 1, m2 = 1, suất BLER trung bình. Điều này xảy ra vì công m3 = 2, k1 = 0.05, k2 = 0.05, η = 0.5, Ω1 = 10 suất phát của bộ phát tăng khi Ω1 tăng. dB, Ω 2 = 0 dB, và Ω1 = 20 dB. Hình 5 mô tả BLER trung bình so với hiệu suất chuyển đổi năng lượng η cho các giá trị khác nhau của Ω2. Rõ ràng rằng việc tăng hiệu suất chuyển đổi năng lượng từ 0 đến 1 dẫn đến giảm BLER trung bình. Hiện tượng này có thể được giải thích bởi việc tăng cường sử dụng năng lượng thu hoạch cho việc truyền các gói ngắn khi η tăng, do đó cải thiện SNR nhận được tại bộ thu. Hơn nữa, việc tăng Ω2 từ -10 dB lên 5 dB dẫn đến việc giảm hiệu suất BLER trung bình. Điều này xảy ra vì nhiễu từ bộ nhiễu đến bộ thu tăng khi Ω2 tăng. 72
Hình 6 cho thấy BLER trung bình so với hệ thống lớn hơn, như được mô tả trong Hình 4, dẫn đến thông lượng nhỏ hơn. Ngược lại, khi mức độ suy giảm phần cứng kave cho các giá trị Ld lớn hơn, tốc độ của hệ thống nhỏ hơn, do đó khác nhau của Ld. Hiệu suất BLER trung bình cũng dẫn đến thông lượng nhỏ hơn. Ngoài ra, rõ được quan sát thấy suy giảm đáng kể khi mức độ suy giảm phần cứng tăng. Cụ thể, dưới tốc độ ràng rằng việc tăng Le cải thiện đáng kể thông truyền cố định, nếu mức độ suy giảm phần cứng lượng hiệu dụng. Hơn nữa, Ld đạt được thông vượt quá một ngưỡng nhất định, được ký hiệu lượng hiệu dụng tối đa giảm khi Le tăng. Điều 1 này có thể được giải thích bởi thực tế rằng BLER bởi kave > , việc truyền tải đáng tin cậy từ 2A trung bình giảm khi Le tăng, và Ld tối ưu giảm bộ phát đến bộ thu sẽ không thể đạt được. để giảm độ trễ truyền từ bộ phát đến bộ thu. Tác giả cũng quan sát thấy rằng thông lượng hiệu Hình 7 vẽ đồ thị BLER trung bình so với dụng cao hơn trong trường hợp không có nhiễu SNR truyền λ cho các giá trị khác nhau của R. so với khi có nhiễu. Tuy nhiên, để đạt được kịch Trong tình huống này, tác giả giả định một giá bản không nhiễu đòi hỏi phải phân bổ thêm tài trị cố định cho N và điều chỉnh tốc độ truyền nguyên phổ so với các kịch bản có nhiễu. R bằng cách thay đổi Ld. Đối với trường hợp 5. Kết luận k1 k= 0.5 , ngưỡng mất tín hiệu được đề cập = 2 Trong bài báo này, tác giả đã nghiên cứu trong chú thích 1 được ước tính xấp xỉ bằng 8. hiệu suất tin cậy của các hệ thống truyền thông Do đó, khi R = 10, BLER trung bình từ bộ phát gói ngắn thu hoạch năng lượng hỗ trợ bởi nhiễu đến bộ thu vẫn giữ nguyên ở mức 1, bất kể giá trên các kênh fading Nakagami-m. Cụ thể, tác trị của SNR. Trong trường hợp R = 10 không giả đã xây dựng các biểu thức dạng đóng cho có nhiễu, điều này có nghĩa là bộ thu không bị BLER và BLER trung bình tiệm cận, cung cấp ảnh hưởng bởi các tín hiệu nhiễu, và mạng được một phương pháp hiệu quả và tiện lợi để đặc đề xuất bị suy giảm thành một hệ thống truyền trưng cho độ tin cậy. Bên cạnh đó, tác giả đã tập năng lượng truyền thống hỗ trợ beacon. Rõ ràng trung vào phân tích thông lượng hiệu dụng đạt rằng BLER trung bình với R = 10 không có được bởi hệ thống và xác định độ dài khối tối nhiễu cũng giữ nguyên ở mức 1, bất kể giá trị ưu để tối đa hóa thông lượng hiệu dụng. Kết quả của SNR. Do đó, tác giả làm rõ rằng ngưỡng mất của tác giả minh họa sự tồn tại của một ngưỡng tín hiệu chỉ liên quan đến suy giảm phần cứng. mất tín hiệu chỉ do các suy giảm phần cứng gây ra. Hơn nữa, một khi tốc độ truyền vượt qua Đối với trường hợp k1 k= 0 , việc truyền dẫn = 2 ngưỡng này, việc đạt được truyền thông tin cậy đáng tin cậy vẫn có thể đạt được ngay cả khi R trở nên là không thể, bất kể SNR. vượt qua ngưỡng mất tín hiệu. Hình 6 và 7 cung cấp những thông tin hữu ích cho việc thiết kế mạng đang xem xét, có tính đến các suy giảm phần cứng. Hình 8 minh họa thông lượng hiệu dụng so với độ dài khối Ld cho các giá trị khác nhau của Le . Quan sát thấy rằng thông lượng hiệu dụng tăng dần khi Ld tăng. Tuy nhiên, khi Ld vượt qua một giá trị ngưỡng cụ thể, thông lượng hiệu dụng bắt đầu giảm khi Ld tiếp tục tăng. Do đó, tồn tại một Ld tối ưu giúp tối đa hóa thông lượng hiệu dụng. Điều này có thể được giải thích bởi thực tế rằng khi Ld nhỏ, BLER trung bình của 73
PHỤ LỤC A 2 2 Giả sử Z = h1 h3 , khi đó ta có i m3 mz m y  z ∞ m1 −1  m z  m  1 ∞ − 1 − 3 < z) = Fh 2   Fh 2 ( y )dy = − ∑  1   3  2 2 FZ ( z) = h1 h3 Pr( ∫0 1  y  3 1 i = 0  Ω1   Ω 3  i !Γ(m3 ) ∫0 y m3 −i −1e Ω1 y Ω3 dy m3 m3 −i i (a) m  m1 −1  m3   m1Ω3  2 2 m3 + i  mm z = 1− ∑  1      z 2 K m3 −i  2 1 3    i = 0  Ω1   Ω3   m3Ω1  i !Γ(m3 )  Ω1Ω3  Trong đó (a) đạt được bằng cách sử dụng (I. S. Gradshteyn, I.M. Ryzhik 2007, 3.471.9). Theo (4), hàm phân phối tích lũy (CDF) của γ có thể được biểu diễn như sau:  η Le λ z  Fγ ( x) = Pr  < x  η L λ z(k 2 + k 2 ) + λ L h 2 (1 + k 2 + k 2 ) + L   e 1 2 d 2 1 2 d  2 = Pr((1 − x(k12 + k2 )η Le λ z < xλ Ld h2 (1 + k12 + k2 ) + xLd ) 2 2 Sau đó, cần thảo luận hai trường hợp để suy ra biểu thức dạng đóng cho Fγ ( x). 1 Trường hợp 1: Khi x ≥ , chúng ta có Fγ ( x) = 1. k + k2 1 2 2 1 Trường hợp 2: Khi x < , chúng ta có: k + k2 1 2 2  2 xλ Ld h2 (1 + k12 + k22 ) + xLd  ∞  xλ Ld (1 + k12 + k22 ) y + xLd  Fγ ( x) Pr  z < =  (1 − x(k12 + k22 ))ηλ Le  =  ∫0 Fz   (1 − x(k1 + k2 ))ηλ Le  2 2 2  f h 2 ( y )dy   m3 + i m2  mm  m1 −1 2  m2  2∆1 = 1− ∑  1 3    , i = 0  Ω1Ω 3   Ω2  i !Γ(m3 )Γ(m2 ) trong đó ∆1 được cho bởi m2 y ∞ m3 + i −  m1m3  = ∆1 ∫ (c1 y + c2 ) y m2 −1e K m3 −i  2 (c1 y + c2 ) dy, 2 Ω2 0  Ω1Ω3    xLd (1 + k12 + k2 ) 2 xLd Với c1 = , và c2 = . Đặt = c1 y + c2 và sử dụng y  (1 − x(k1 + k2 ))η Le 2 2 (1 − x(k1 + k2 ))ηλ Le 2 2 định lý nhị thức, chúng ta có thể tính ∆1 như sau: 74
( ) m2 c2 m3 + i + 2 j − m2 y m2 −1 m2 − 1 (−c2 ) 2 m −1− j ∞   m1m3  ∆1 =∑ j c1 m2 e Ω2c1 ∫ y 2 e Ω2c1 K m3 −i  2 c2   Ω Ω y  dy    j =0  1 3    ∞ m3 +i + 2 j − m2 y (m j−1) (−cc) m2 c2 m3 + i + 2 j − m2 y m2 −1 m2 −1− j  m1m3  ∞   mm  ∑ 2 2 m2 e Ω2 c1  y  ∫0  e Km3 −i  2 Ω1Ω3 y  dy − ∫0 y e Km3 −i  2 Ω11Ω33 y  dy 2 Ω2 c1      2 Ω2 c1     j =0 1            ∆2 ∆3 au đó, với sự trợ giúp của (I. S. Gradshteyn, I.M. Ryzhik 2007, 6.643.3), ta có thể suy ra ∆ 2 S như sau: m3 + i + 2 j +1 mm cΩ − ΩΩ 1 31 2  m  2  m + i + 2 j +1   2m m c Ω  ∆ 2 = (m3 + j + 1)Γ(i + j + 1) 1 3 e 2 m2Ω1Ω3  2  Γ W − 3 , m3 − i   1 3 1 2  4m1m3  Ω 2c1   2   m2 Ω1Ω3  Bằng cách tận dụng phương pháp tích phân Gaussian-Chebyshev, ta có thể xấp xỉ ∆ 3 như sau: L π c2 c  ∆3 ≈ ∑ 1 − ς l2 Θ  2 (1 + ς l2 )  . l =1 2L 2  Do đó, biểu thức dạng đóng cho Fγ ( x) trong trường hợp này có thể được biểu diễn như sau: m3 + i m 2 c2 ( ) m2  mm  m1 −1 m2 −1  m2  2(−c2 ) e m2 −1− j Ω 2 c1 Fγ ( x) ≈ 1 − ∑ ∑ m2 − 1  1 3  2 j   = 0= 0 i j  Ω1Ω3   Ω2  i !c1 Γ(m3 )Γ(m2 ) m2 m3 + i + 2 j +1 mm cΩ Ω1Ω3 2 m23Ω11Ω23  m2  1 2  m + i + 2 j +1  L π c2 1 xΓ(m3 + j + 1)Γ(i + j + 1) e   W 3 , m3 − i  ∑ 2 4m1m3  Ω 2 c1   2  l =1 2 L ς l2 1+ Θc2 2 75
TÀI LIỆU THAM KHẢO A. A. Benbuk, N. Kouzayha, J. Costantine, Z. Dawy.(2023). Charging and wake-up of IoT devices using harvested RF energy with near-zero power consumption. IEEE Internet Things Mag. 6 (1), 162-167. C. Yue, V. Miloslavskaya, M. Shirvanimoghaddam, B. Vucetic, Y. Li. (2023). Efficient decoders for short block length codes in 6G URLLC. IEEE Commun. Mag. 61 (4), 84-90. G. Durisi, T. Koch, P. Popovski. (2016). Toward massive, ultrareliable, and low-latency wireless communication with short packets, Proc. IEEE 104 (9), 1711-1726. H. Ji, S. Park, J. Yeo, Y. Kim, J. Lee, B. Shim. (2018). Ultra-reliable and low-latency communications in 5G downlink: physical layer aspects. IEEE Wireless Commun. 25 (3), 124-130. H. Lee, Y. Ko. (2021). Physical layer enhancements for ultra-reliable low-latency communications in 5G new radio systems. IEEE Commun. Standards Magaz. 5 (4), 112-122. I. S. Gradshteyn, I.M. Ryzhik. (2007). Table of Integrals, Series and Products, seventh ed. Academic, New York, NY, USA. J. Farhat, G. Brante, R.D. Souza, J.P. Vilela. (2021). On the Secure spectral efficiency of URLLC with randomly located colluding eavesdroppers. IEEE Internet Things J. 8 (19), 14672-14682. J. -H. Park, D.-J. Park. (2012). A new power allocation method for parallel AWGN channels in the finite block length regime. IEEE Commun. Lett. 16 (9), 1392-1395. J. Sachs, G. Wikstrom, T. Dudda, R. Baldemair, K. Kittichokechai. (2018). 5G radio network design for ultra-reliable low-latency communication. IEEE Network 32 (2), 24-31. P. Raut, P.K. Sharma, T.A. Tsiftsis, Y. Zou. (2020). Power-time splitting based non-linear energy harvesting in FD short-packet communications. IEEE Trans. Veh. Technol. 69 (8). S. Bi, C.K. Ho, R. Zhang. (2015). Wireless powered communication: opportunities and challenges. IEEE Commun. Mag. 53 (4), 117-125. W. Yang, G. Durisi, T. Koch, Y. Polyanskiy. (2014). Quasi-static multiple antennas fading channels at finite blocklength. IEEE Trans. Inf. Theor. 60 (7), 4232-4265. Y. Polyanskiy, H.V. Poor, S. Verdu. (2010). Channel coding rate in the finite blocklength regime. IEEE Trans. Inf. Theor. 56 (5), 2307-2359. Z. Xiang, W. Yang, Y. Cai, Z. Ding, Y. Song, Y. Zou. (2020). NOMA-assisted secure short- packet communications in IoT. IEEE Wireless Commun. 27 (4), 8-15. 76