zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Kĩ thuật Viễn thông

Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức ngẫu nhiên dùng noma và chọn lựa người dùng theo khoảng cách

Chia sẻ: Phó Cửu Vân | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Báo xấu

6
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức ngẫu nhiên dùng noma và chọn lựa người dùng theo khoảng cách" nghiên cứu áp dụng kỹ thuật đa truy nhập không trực giao (NOMA). Cụ thể, trạm gốc thứ cấp sẽ dựa vào khoảng cách để chọn ra 02 người dùng cần được phục vụ. Chúng tôi đưa ra các công thức tính chính xác hiệu năng dừng cho mạng thứ cấp và xác thực sự chính xác của các công thức này thông qua mô phỏng Monte Carlo. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức ngẫu nhiên dùng noma và chọn lựa người dùng theo khoảng cách

Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Nghiên Cứu Hiệu Năng Mạng Vô Tuyến Nhận Thức Ngẫu Nhiên Dùng NOMA Và Chọn Lựa Người Dùng Theo Khoảng Cách Ngô Đình Phong1, Phạm Minh Quang1,*, Trần Văn Phú1, Trần Đình Thuần1 1 Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông, cơ sở tại TP. Hồ Chí Minh Email: phongngo@ptithcm.edu.vn, phamminhquang@ptithcm.edu.vn, n21chte002@student.ptithcm.edu.vn, tdthuan@ptithcm.edu.vn Tác giả liên hệ: Phạm Minh Quang (phamminhquang@ptithcm.edu.vn) Abstract— Trong công trình này, chúng tôi nghiên cứu và máy thu sơ cấp. Ta thấy rằng việc hiệu chỉnh này mạng vô tuyến nhận thức, trong đó các người dùng thứ rất khó thực hiện trong thực tế bởi vì các nút phát thứ cấp xuất hiện ngẫu nhiên xung quanh một trạm gốc thứ cấp phải ước lượng chính xác kênh truyền giữa chúng cấp. Trạm gốc thứ cấp phải hiệu chỉnh công suất phát để và nút thu sơ cấp, khi thời gian huấn luyện bị giới hạn. không làm ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ của nút thu sơ cấp. Nhằm nâng cao tốc độ truyền tin cho mạng Các công trình [4]-[5] đề xuất các giải pháp hiệu chỉnh thứ cấp, bài báo nghiên cứu áp dụng kỹ thuật đa truy công suất phát theo các thông kê trung bình của kênh nhập không trực giao (NOMA). Cụ thể, trạm gốc thứ cấp truyền, miễn sao xác suất dừng (Outage Probability: sẽ dựa vào khoảng cách để chọn ra 02 người dùng cần OP ) của các PriU vẫn đạt được giá trị mong muốn. được phục vụ. Chúng tôi đưa ra các công thức tính chính Các phương pháp đưa ra trong [4]-[5] sẽ giảm đáng kể xác hiệu năng dừng cho mạng thứ cấp và xác thực sự độ phức tạp, khi so sánh với kỹ thuật hiệu chỉnh theo chính xác của các công thức này thông qua mô phỏng độ lợi kênh tức thời. Monte Carlo. Những năm gần đây, các nhà nghiên cứu trong và Keywords- Vô tuyến nhận thức, đa truy nhập không ngoài nước đặc biệt quan tâm đến kỹ thuật NOMA [6]- trực giao (NOMA), mạng ngẫu nhiên, xác suất dừng. [9] vì đây là kỹ thuật giúp nâng cao đáng kể tốc độ truyền tin cho mạng truyền thông vô tuyến. Thật vậy, một thiết bị phát dùng NOMA có thể cùng lúc truyền I. GIỚI THIỆU dữ liệu đến nhiều thiết bị thu trên cùng một băng tần. Vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio: CogR) [1] Do đó, NOMA đạt được độ lợi ghép kênh lớn hơn gấp được sử dụng để giải quyết vấn đề khan hiếm phổ và nhiều lần các phương pháp truy nhập trực giao thông cải thiện hiệu quả sử dụng phổ. Trong CogR, người thường. Để các thiết bị thu lấy được dữ liệu mong dùng sơ cấp (Primary User: PriU) được cấp quyền muốn, thiết bị phát phải phân bổ các mức công suất dùng băng tần, trong khi người dùng thứ cấp phát khác nhau cho các tín hiệu gửi đi. Rồi thì, mỗi (Secondary User: SecU) được dùng phổ tần nếu được thiết bị thu sẽ giải mã tín hiệu có công suất phát lớn sự đồng ý của PriU. Một trong những kỹ thuật truy cập nhất, rồi tiến hành khử tín hiệu này ra khỏi tín hiệu phổ tần hiệu quả cho mạng thứ cấp (Secondary nhận được, tiếp đến sẽ giải mã tín hiệu có mức công Network: SecN) đó là truy nhập phổ tần dạng nền suất lớn kế tiếp. Tiến trình này được gọi là triệt nhiễu (Underlay Spectrum Access: UndSA) [2]-[4]. Trong tuần tự (Successive Interference Cancellation: SIC), và UndSA, các SecU có thể dùng băng tần cùng thời gian được tiến hành cho đến khi thiết bị thu đạt được dữ với các PriU, miễn sao nhiễu đồng kênh gây ra từ các liệu mong muốn. Các công trình [4], [10]-[11] cho hoạt động của những SecU không làm giảm chất thấy NOMA giúp nâng cao tốc độ truyền tin cho SecN lượng dịch vụ (QoS) tại các PriU [2]-[4]. Kỹ thuật trong CogR. UndSA sẽ đảm bảo sự liên tục cho việc truyền thông Trong công trình này, chúng tôi mô hình CogR trong SecN. Nhược điểm chính của UndSA chính là dạng nền, trong đó các SecU xuất hiện ngẫu nhiên các SecU bị giới hạn công suất phát. Điều này làm xung quanh một trạm gốc thứ cấp. Để đảm bảo QoS giảm vùng phủ và giảm hiệu năng của SecN. Để cải của mạng sơ cấp (Primary Network: PriN), trạm gốc thiện hiệu năng, các công trình [2]-[4] đề xuất mô hình thứ cấp giảm công suất phát sao cho PriN vẫn đạt chuyển tiếp hiệu quả cho SecN nhằm đạt được độ tin được ngưỡng OP mong muốn. Hơn nữa, kỹ thuật cậy thông qua quá trình truyền thông ở các khoảng NOMA được khai thác để nâng cao tốc độ truyền tin cách ngắn. Trong các công bố [2]-[3], các SecU phải cho SecN. Cụ thể, trạm gốc thứ cấp sẽ dựa vào khoảng hiệu chỉnh công suất phát theo độ lợi kênh giữa chúng cách để chọn ra 02 người dùng cần được phục vụ. ISBN 978-604-80-8932-0 435
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Tiếp theo, chúng tôi trình bày những đóng góp và để phục vụ đồng thời 02 người dùng thứ cấp được điểm khác biệt chính của bài báo này với các công chọn này. Trước khi truyền dữ liệu, SS phải xác lập trình liên quan: công suất phát của mình để QoS tại PR không bị ảnh - Khác với các tài liệu [12]-[13], chúng tôi hưởng. Giả sử rằng tất cả các nút sơ cấp và thứ cấp nghiên cứu về mạng CogR ngẫu nhiên, trong đều chỉ có 01 ănten và tất cả các kênh thông tin đều là khi các công trình [12]-[13] nghiên cứu về fading Rayleigh. Các nút PT , PR và SS là các nút có mạng ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật thu hoạch vị trí cố định, và PR được giả sử nằm trên đường năng lượng từ sóng vô tuyến. trong bán kính R , có tâm là SS . - Khác với tài liệu [14], chúng tôi xem xét giải pháp hiệu chỉnh công suất phát trung bình cho Ta ký hiệu  AB là độ lợi kênh giữa nút A và nút trạm gốc thứ cấp [4]-[5]. Hơn nữa, bài báo này B , với A,B  PT, PR ,SS, SU k  , k  1, 2,..., K . đưa ra giải pháp chọn lựa SecU dựa vào Do đó,  AB có phân phối mũ và các hàm phân phối của khoảng cách, giúp làm giảm đáng kể độ phức tạp khi so với phương pháp chọn lựa người  AB lần lượt là: dùng theo độ lợi kênh tức thời như đề xuất F AB  x   1  exp  AB x  , trong tài liệu [14]. (1) f AB  x   AB exp  AB x  , - Chúng tôi cũng nghiên cứu phương pháp chọn lựa SecU tổng quát, trong đó 02 người dùng ở đây, F AB  x  và f AB  x  lần lượt ký hiệu hàm thứ cấp gần thứ P và thứ Q với trạm gốc thứ CDF và PDF của  AB , AB   d AB  [12]-[14], với  cấp sẽ được chọn để phục vụ. - Cuối cùng, các biểu thức tính chính xác OP tại d AB là khoảng cách giữa các nút A và B , và  là các SecU được chọn trên kênh fading Rayleigh hệ số suy hao đường truyền. được dẫn ra. Chúng tôi cũng đưa ra các mô Lưu ý 1: Không mất tính tổng quát, giả sử rằng phỏng Monte Carlo để chứng thực sự chính xác SU 1 gần SS nhất, SU K là xa SS nhất, hay một cách của các công thức đạt được. tổng quát, SU k là nút có khoảng cách đến SS gần thứ Phần còn lại của công trình này được phân bổ như k . Thật vậy, ta có thể: d SSSU1  d SSSU 2  ...  d SSSU K . sau: Phần II phân tích chi tiết hoạt động của mô hình mạng CogR ngẫu nhiên dùng NOMA. Phần III đánh Khi lúc PT gửi dữ liệu đến PR thì trạm SS cũng giá hiệu năng OP tại các người dùng thứ cấp được gửi dữ liệu của mình đến các người dùng được chọn. chọn và Phần IV thực hiện mô phỏng kiểm chứng lý Do đó, SS sẽ gây nhiễu lên PR , và tỷ số SINR thuyết. Phần V đưa ra kiến nghị và hướng phát triển (Signal-to-Interference-plus-Noise ratio) nhận tại PR công trình. được viết như sau: PPT PTPR II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG  PTPR  , (2) PSS SSPR   02 với PPT và PSS lần lượt là công suất phát của PT và SS và  0 là công suất của nhiễu Gauss tại PR . Để 2 R SU K đơn giản cho việc ký hiệu và phân tích, ta giả sử rằng SU1 công suất của nhiễu Gauss tại tất cả các thiết bị thu thứ dSSSU P cấp đều bằng  0 .2 SS Tiếp theo, ta xét phương pháp chọn lựa SecU dựa PT PR SU P vào khoảng cách. Thuật toán chọn lựa hai người dùng dSSSUQ thứ cấp trong bài báo này được viết như sau: SU Q SU P : dSSSU P  Pth min dSSSUk , k 1,2,..., K   (3) Hình 1. Mạng CogR ngẫu nhiên. SU Q : dSSSUQ  Qth min dSSSU k . k 1,2,..., K   Trong (3), SU P và SU Q lần lượt có khoảng cách Hình 1 vẽ mạng CogR ngẫu nhiên, trong đó PriN có 01 cặp thu/phát sơ cấp là PT và PR , và SecN có 01 gần thứ P và gần thứ Q đến SS , với 1  P  Q  K . trạm gốc thứ cấp SS đang phục vụ K SecU, được Như vậy, SU P sẽ ở gần SS hơn SU Q . đặt tên là SU1, SU2 , …, SUK . Những SecU này xuất Lưu ý 2: Việc xác định khoảng cách giữa SS và hiện ngẫu nhiên trong đường tròn tâm SS , bán kính các SU k có thể thực hiện đơn giản thông qua GPS. R . SS sẽ dựa vào khoảng cách để chọn ra 02 người Thuật toán trong (3) là một thuật toán tổng quát khi dùng thích hợp để phục vụ. SS cũng sẽ dùng NOMA xét khoảng cách gần thứ P và Q . Ví dụ: khi P  1 và ISBN 978-604-80-8932-0 436
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Q  K , SS sẽ phục vụ đồng thời người dùng gần nhất III. PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG DỪNG và người dùng xa nhất. Việc chọn các SecU sẽ tùy thuộc vào việc lập lịch của SecN. A. OP của mạng sơ cấp Tiếp đến, SS dùng NOMA để phục vụ đồng thời OP của PriN hay OP tại PR là xác suất mà SU P và SU Q . Ta ký hiệu xP và xQ lần lượt là các tín SINR  PTPR trong công thức (2) nhỏ hơn một ngưỡng hiệu mà SS muốn gửi đến SU P và SU Q . Đầu tiên, SS dừng cho trước (ký hiệu  P,th ). Thật vậy, ta có: sẽ kết hợp các tín hiệu xP và xQ như sau: OPP  Pr  PTPR   P,th  xSS  aP PSS xP  aQ PSS xQ , (4)  P  2   Pr   PTPR  SS P,th  SSPR  P,th 0  (11)  PPT PPT  với aP và aQ lần lượt là các hệ số đã được xác định   trước. Bởi vì SU P gần SS hơn SU Q , ta có:  P   2    F PTPR  SS P,th x  P,th 0  f SSPR  x  dx.  P 0  aP  aQ  1 và aP  aQ  1 . 0  PT PPT  Giả sử PT cách xa SecN và vì thế nhiễu đồng kênh Thay các hàm phân phối đã biết trong công thức (1) từ PT lên các người dùng thứ cấp có thể bỏ qua. Giả vào công thức (11), và sau một số phép tính toán tích thiết này đã được sử dụng trong nhiều tài liệu trước phân, ta đạt được: đây, ví dụ như [15]-[16]. OPP  1  Tiếp theo, tín hiệu nhận tại các người dùng SU P SSPR PPT    2  (12) và SU Q lần lượt được viết ra như: exp  PTPR P,th 0  .  SSPR PPT  PTPR PSS P,th  PPT  ySU P  aP PSS hSSSU P xP  aQ PSS hSSSU P xQ  nSU P , (5) B. Công suất phát của SS ySUQ  aP PSS hSSSUQ xP  aQ PSS hSSSUQ xQ  nSUQ , (6) QoS của PriN (hay OP tại PR ) được định nghĩa với hSSSU P và hSSSUQ lần lượt là hệ số kênh truyền trên như sau: OPP   OP , với  OP là một ngưỡng đã được các liên kết SS  SU P và SS  SU Q , và nSU P và thiết kế trước. Để tìm giá trị của PSS , ta tiến hành giải nSUQ lần lượt là nhiễu Gauss tại SU P và SU Q . phương trình OPP   OP , và ta có: PSS  Ta lưu ý rằng | hSSSU P |2   SSSU P , | hSSSUQ |2   SSSUQ ,   1     2   SSPR   và phương sai của nSU P và nSUQ đều bằng  0 . 2 exp   PTPR 0 P,th   1 PPT  ,    Bởi vì aP  aQ , SU Q sẽ trực tiếp giải mã xQ (xem  1   OP   PPT    PTPR P,th   xP là nhiễu). Tỷ số SINR đạt được tại SU Q để giải mã (13) với  x  max  x, 0  .  xQ được tính từ công thức (6) như sau: Lưu ý 3: Công thức (13) cho thấy rằng, điều kiện aQ PSS SSSUQ  SSSU  . (7) để SS có thể sử dụng băng tần cùng lúc với PT (hay để Q aP PSS SSSUQ   0 2 PSS  0 ), đó là: Đối với người dùng SU P , nút này phải giải mã tín    2  hiệu xQ trước. Từ công thức (5), tỷ số SINR đối với exp   PTPR 0 P,th   1   OP .   (14)  PPT  xQ sẽ là: Nếu điều kiện trên không thỏa mãn thì PSS  0 , tức aQ PSS SSSU P SS không được phép sử dụng phổ tần.  SSSU P , xQ  . (8) aP PSS SSSU P   0 2 C. OP của mạng thứ cấp Khi đã giải mã thành công xQ , SU P sẽ loại bỏ Đầu tiên, ta xét khoảng cách giữa SS và các thành phần chứa xQ ra khỏi tín hiệu nhận được ySU P .   SU k d SSSU k . Như đã được mô tả trong [12]-[14], Sau tiến trình khử, tín hiệu còn lại sẽ là: d SSSU k là biến ngẫu nhiên, và các hàm phân phối của * ySU P  aP PSS hSSSU P xP  nSU P . (9) d SSSU k lần lượt là Sau đó, SU P sẽ giải mã xP , và tỷ số SNR có được y2 2y cho việc giải mã là: FdSSSU  y  , fd  y  2 . (15) a P  R 2 SSSUk k R  SSSU P , xP  P SS 2SSSU P . (10) Tiếp đến, ta xem xét bài toán thống kê đối với biến 0 ngẫu nhiên có giá trị lớn thứ N  Nth  trong một tập ISBN 978-604-80-8932-0 437
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) các biến ngẫu nhiên độc lập và đồng nhất (xem [17]- F SSSU  x  1 [18]). Để có thể áp dụng kết quả của bài toán này, ta Q cần viết lại công thức (3) dưới dạng sau: K  Q 1 t 1  2  K  t  1  2r  CK1Ctr1   t    1 r (23) SU P : dSSSU P   K  P  1 th max dSSSU k , k 1,2,..., K   t 1 r 0  R 2 K t 1 2 r (16) 2 K  t 1  2 r  2  K  t  1  2r SU Q : dSSSUQ   K  Q  1 th max dSSSUk . k 1,2,..., K   x     , R  x .    Từ (15), và các kết quả đạt được trong [17]-[18], hàm CDF của các khoảng cách dSSSU P và dSSSUQ lần Rồi thì, ta xây dựng công thức tính OP tại người dùng SU P như: lượt được viết như sau: K  P 1  a2 PSS SSSUQ    1  F  y  K  t 1 t 1 FdSSSU  y   CK1 Fdk  y  t OPQ  Pr    S,th   Fq  1  , (24) P dk  a1 PSS SSSU   0 2  t 1  Q  K  t 1 t 1 K  P 1 2 t  y   y2  với  S,th là ngưỡng dừng của SecN, và   CK1  2  1  2  (17) t 1 R   R   S,th 02 1  . (25) K  P 1 t 1 C t 1C r 1     1 2K t 1t 2 r y 2 K t 1  2 r , r  aQ  aP S,th  PSS R K t 1 r  0 Đối với người dùng SU Q , OP tại người dùng này K  Q 1 F  y  1  F  y  K  t 1 t 1 FdSSSU  y   C t 1 được tính bằng công thức:   Q K dk dk t 1 OPP  1  Pr  SSSU P , xQ   S,th , SSSU P , xP   S,th 2 K  t 1 t 1  y2  K  Q 1 t  y    t 1 1  2   R  CK1  2  R  (18)   1  Pr  SSSU P  max  1 ,  2   (26) K  Q 1 t 1 C t 1C r 1 2 K t 1  2 r  F SSSU   max  ,     1 2K t 1t 2 r y  r . P t 1 r  0 R K với Đạo hàm các hàm CDF ở trên, ta có được hàm  S,th 02 2  ,  max  max  1 ,  2  . (27) PDF của dSSSU P và dSSSUQ lần lượt là: aQ PSS K  P 1 t 1 CK1Ctr1 t Lưu ý 4: Các hệ số phân bổ aQ và aP cần được  y      1 r f dSSSU 2 K  t 1  2 r P t 1 r 0 R (19) thiết kế để luôn thỏa mãn điều kiện: aQ  aP S,th  0 .   2  K  t  1  2r  y 2 K t 1  2 r 1 ,   Tiếp đến, thay kết quả trong các công thức (23) và (22) K  Q 1 t 1 t 1 r vào các công thức (24) và (27), ta có được các biểu C C  y      1 thức tường minh chính xác của OP tại SU Q và SU P . r K t 1 f dSSSU 2 K  t 1  2 r Q t 1 r 0 R (20)   2  K  t  1  2r  y 2 K  t 1  2 r 1 . IV. KẾT QUẢ   Xét hàm CDF của các độ lợi kênh  SSSU P và Trong mục này, các biểu thức tính OP tại SU P và  SSSU . Với  SSSU , hàm CDF của  SSSU được thiết SU Q trong mục III sẽ được xác thực tính chính xác bằng mô phỏng Monte Carlo. Trong các hình vẽ bên Q P P lập bằng biểu thức sau: dưới, kết quả mô phỏng và lý thuyết lần lượt ký hiệu F SSSU  x   Pr  SSSU P  x   được là Sim và Ana . (21) P Để đơn giản cho việc mô phỏng, ta xét mặt phẳng    1  exp   y  x  f dSSSU  R 0 P  y  dy. 02 chiều Oxy, trong đó trạm thứ cấp SS được đặt ở vị Thay công thức (19) vào công thức (21), ta có: trí  0,0 , nút thu sơ cấp PR đặt ở vị trí  1,0 và nút F SSSU  x   1  P phát sơ cấp PT đặt ở vị trí  2,0 . Với các vị trí này, r  2  K  t  1  2 r  C K Ct 1 K  P 1 t 1 t 1 r    1   (22) bán kính vùng phủ của SS bằng 1  R 1 . Chúng tôi  R 2 K t 1 2 r cũng cố định hệ số suy hao đường truyền    bằng 3, t 1 r 0 2 K  t 1  2 r  2  K  t  1  2r      x   ,R x, công suất của nhiễu cộng  0 bằng 1, ngưỡng dừng 2    ở đây,  .,. là hàm Gamma không hoàn hảo của PriN  P,th  bằng 0.1, và ngưỡng dừng của SecN (incomplete Gamma function) [19].   bằng 1. Ta cần lưu ý rằng các biểu thức OP S,th Tương tự, hàm CDF của  SSSUQ được đưa ra như: ISBN 978-604-80-8932-0 438
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) đưa ra trong bài báo này có thể áp dụng cho tất cả các giá trị thực tế của các tham số hệ thống. Hình 4. OP của SecN vẽ theo PPT (dB) với  OP  0.05 , Hình 2. OP của PriN vẽ theo PPT (dB). aQ  0.9 và K  10 . 30 Hình 4 vẽ OP của SU P và SU Q theo PPT (dB) với  OP  0.05 , aQ  0.9 và K  10 . Trong hình vẽ OP = 0.05 20 OP = 0.01 này, ta xét hai trường hợp, đó là: i) TH1: P  1 và OP = 0.005 10 Q  4 ; ii) TH2: P  2 và Q  3 . Cụ thể, trong TH1, SS chọn người dùng gần nhất và gần thứ 4 để phục vụ, 0 và trong TH2, người dùng gần thứ 2 và thứ 3 sẽ được -10 chọn. Đầu tiên, ta dễ thấy rằng giá trị OP trong tất cả các trường hợp đều giảm khi PPT tăng. Kế tiếp, các kết -20 quả mô phỏng một lần nữa kiểm chứng tính chính xác của các kết quả lý thuyết tính OP của SecN. Hơn nữa, -30 trong Hình 4, OP tại các nút SU P và SU Q khá khác -40 nhau khi xét trong hai trường hợp TH1 và TH2. Ta 0 5 10 P PT (dB) 15 20 25 thấy rằng OP của SU P và SU Q trong TH1 chênh lệch Hình 3. Công suất phát của SS vẽ theo PPT (dB). ít hơn trong TH2. Mặc dù OP của SU Q trong TH1 có giá trị thấp nhất, tuy nhiên OP của SU P trong TH1 lại Hình 2 và Hình 3 lần lượt vẽ OP tại PR và công suất phát của SS  PSS  theo công suất phát của có giá trị rất lớn. Do đó, việc chọn SU P và SU Q sẽ ảnh hưởng lớn đến hiệu năng OP của mạng. Lấy ví dụ PT  PPT  với các mức QoS khác nhau của PriN trong Hình 4 này, việc chọn lựa người dùng trong TH1   OP  . Đầu tiên, ta thấy rằng OP của mạng sơ cấp sẽ tốt hơn trong TH2. giảm khi PPT tăng từ 0 dB, và OP sẽ tiến về  OP khi Hình 5 vẽ OP của SU P và SU Q theo hệ số phân PPT đủ lớn. Điều này có thể được giải thích như sau: bổ aQ với  OP  0.05 , PPT  20 dB và K  10 . Trong khi PPT thấp thì QoS tại PR không được đảm bảo hình vẽ này, ta cũng xét hai trường hợp chọn lựa người  OPP   OP  và PriN sẽ không chia sẽ băng tần với dùng, đó là: i) TH1: P  3 và Q  4 ; ii) TH2: P  2 và SecN ( PSS  0 như trong Hình 3). Khi PPT đủ lớn và Q  5 . Đầu tiên, ta thấy rằng khi aQ tăng thì OP của QoS tại PR được thỏa mãn ( OPP   OP ) thì SecN SU Q trong cả TH1 và TH2 giảm. Nguyên nhân là vì được phép dùng phổ tần. Hình 3 cho thấy PSS tăng khi khi aQ lớn, công suất phát dành cho tín hiệu của SU Q PPT tăng. Ví dụ, với  OP  0.05 thì SecN được truy sẽ tăng. Ngược lại, khi aQ tăng thì aP giảm nên OP cập băng tần khi PPT  3dB . Hình 2 cũng cho thấy các của SU P tăng. Hình 5 cũng thấy tồn tại giá trị của aQ kết quả Sim và Ana phù hợp với nhau, điều này xác để mà OP của SU P và SU Q bằng nhau (điểm cân thực các công thức OPP đã dẫn ra. bằng hiệu năng giữa hai người dùng được chọn). Ví dụ, ISBN 978-604-80-8932-0 439
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) trong TH1, tại aQ vào khoảng 0.72 thì giá trị OP của Noises: NOMA for Primary Network and Best-Path Selection for Secondary Network," Wireless Communications and SU P và SU Q là gần nhau nhất. Trong TH2, giá trị này Mobile Computing, vol. 2021, ID 8861725, Apr. 2021. [5] T. L. Thanh, N. N. Tan, T. T. Duy, T. T. Phuong, M. Voznak, của aQ vào khoảng 0.82. Một lần nữa, Hình 5 kiểm A. I. Aravanis, "Broadcasting in Cognitive Radio Networks: A chứng các biểu thức OP tại SU P và SU Q đã đưa ra. Fountain Codes Approach," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 71, no. 10, pp. 11289-11294, Oct. 2022. [6] X. Liang, Y. Wu, D. W. K. Ng, Y. Zuo, S. Jin, and H. Zhu, "Outage Performance for Cooperative NOMA Transmission with an AF Relay," IEEE Communications Letters, vol. 21, no. 11, pp. 2428-2431, Nov. 2017. [7] X. Yue, Y. Liu, S. Kang, and A. Nallanathan, "Performance Analysis of NOMA With Fixed Gain Relaying Over Nakagami- m Fading Channels," IEEE Access, vol. 5, pp. 5445-5454, 2017. [8] V. L. Nguyen, H. D. Binh, T. D. Dung and Y. Lee, “Enhancing Physical Layer Security for Cooperative Non-Orthogonal Multiple Access Networks with Artificial Noise,” EAI Transactions on Industrial Networks and Intelligent Systems, vol. 6, no. 20, pp. 1–11, 2019. [9] K. Cao, B. Wang, H. Ding, L. Lv, J. Tian and F. Gong, "On the Security Enhancement of Uplink NOMA Systems With Jammer Selection," IEEE Transactions on Communications, vol. 68, no. 9, pp. 5747–5763, Sept. 2020. [10] G. Im and J. H. Lee, "Outage Probability for Cooperative NOMA Systems With Imperfect SIC in Cognitive Radio Networks," IEEE Communications Letters, vol. 23, no. 4, pp. Hình5. OP của SecN vẽ theo aQ với  OP  0.05 , PPT  20 692-695, Apr. 2019. dB và K  10 . [11] H. B. Salameh, S. Abdel-Razeq and H. Al-Obiedollah, "Integration of Cognitive Radio Technology in NOMA-Based B5G Networks: State of the Art, Challenges, and Enabling V. KẾT LUẬN Technologies," IEEE Access, vol. 11, pp. 12949-12962, 2023. Chúng tôi đã đánh giá chính xác hiệu năng dừng [12] N. N. Tan, T. T. Duy, T. T. Phuong and M. Voznak, của mạng CogR ngẫu nhiên sử dụng NOMA và chọn "Performance Evaluation of User Selection Protocols in Random Networks with Energy Harvesting and Hardware lựa người dùng theo khoảng cách. Việc chọn lựa người Impairments," Advances in Electrical and Electronic dùng theo khoảng cách sẽ giảm đáng kể độ phức tạp Engineering (AEEE), vol. 14, no. 4, pp. 372-377, Nov. 2016. khi triển khai thực tế, đặc biệt trong trường hợp có [13] N.T.Y. Linh, T.T. Duy and V. N. Q. Bao, "Evaluation of nhiều người dùng thứ cấp xuất hiện trong mạng. Các Outage Probability and Harvested Energy for User Selection Methods in Random Wireless Networks," in Proc. of The kết quả đạt được đã cho thấy rằng chiến thuật chọn lựa International Conference on Advanced Technologies for người dùng và phân bổ công suất phát thích hợp vừa có Communications, HoChiMinh city, pp. 344 - 348, Oct. 2018. thể nâng cao được hiệu năng dừng, vừa có thể đạt được [14] N. T. Y. Linh and V. N. Q. Bao, "Performance Enhancement sự cân bằng hiệu năng giữa các người dùng. of Random Cognitive Radio Networks with Non-orthogonal Chúng tôi sẽ nghiên cứu các mô hình cải tiến như Multiple Access," in Proc. of the Asia-Pacific Conference on Communications, Ho Chi Minh City, 2019, pp. 516-520. chọn nhiều hơn 02 người dùng thứ cấp để phục vụ, [15] T. D. Hieu, T. T. Duy, S. G. Choi, "Secrecy Performance of a chọn lựa người dùng theo chất lượng kênh truyền và Generalized Partial Relay Selection Protocol in Underlay phân tích hiệu năng dừng trên các kênh truyền tổng Cognitive Networks," International Journal of Communication quát hơn như kênh Nakagami-m, Rician,… Systems, vol. 31, no. 17, pp. 1-17, Nov. 2018. [16] P. N. Son, T. T. Duy, P. V. Tuan, H. V. Phuoc, "Short packet TÀI LIỆU THAM KHẢO communication in Underlay Cognitive Network assisted by Intelligent Reflecting Surface," ETRI Journal, vol. 45, no. 1, [1] J. Mitola and J. Maguire, "Cognitive radio: making software pp. 28-44, Feb. 2023. radios more personal," IEEE Personal Commun., vol. 6, no. 4, pp. 13-18, Aug. 1999. [17] S. S. Ikki and M. H. Ahmed, "On the Performance of Cooperative-Diversity Networks with the Nth Best-Relay [2] Y. Liu, L. Wang, T. T. Duy, M. Elkashlan and Trung Q. Selection Scheme," IEEE Transactions on Communications, Duong, "Relay Selection for Security Enhancement in vol. 58, no. 11, pp. 3062-3069, Nov. 2010. Cognitive Relay Networks," IEEE Wireless Communications Letters, vol. 4, no. 1, pp. 46-49, Feb. 2015. [18] T. T. Duy and H.Y. Kong, "Performance Analysis of Incremental Amplify-and-Forward Relaying Protocols with [3] P. N. Son and T. T. Duy, "Performance Analysis of Underlay Nth Best Partial Relay Selection under Interference Cooperative Cognitive Full-duplex Networks with Energy- Constraint," Wireless Personal Communications (WPC), vol. Harvesting Relay," Computer Communications, vol. 122, pp. 71, no. 4, pp. 2741-2757, Aug. 2013. 9-19, Jun. 2018. [19] I. S. Gradshteyn and I. M. Ryzhik, “Table of integrals, series, [4] T. T. Duy, P. T. D. Ngoc and T. T. Phuong, "Performance and products”, Academic Press, 2014. Enhancement for Multihop Cognitive DF and AF Relaying Protocols under Joint Impact of Interference and Hardware ISBN 978-604-80-8932-0 440

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2431 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.