intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Phân bổ tài nguyên cho mạng chuyển tiếp không dây nhận thức với thu hoạch năng lượng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST
Báo xấu
2
lượt xem 1
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết đề cập đến nghiên cứu một mạng truyền thông không dây dựa trên hệ thống vô tuyến nhận thức với một cặp thu phát sơ cấp và một mạng chuyển tiếp sơ cấp có nhiều nguồn thu. Trong mạng sơ cấp, một nút chuyển tiếp sử dụng mô hình thu hoạch năng lượng để thu năng lượng từ tín hiệu vô tuyến của các nguồn phát thứ cấp và sơ cấp, sau đó, sử dụng năng lượng thu hoạch để truyền thông tin cho nhiều người dùng Internet vạn vật thông qua kỹ thuật đa truy cập phân chia thời gian.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Phân bổ tài nguyên cho mạng chuyển tiếp không dây nhận thức với thu hoạch năng lượng

  1. Tạp chí Khoa học công nghệ Giao thông vận tải Tập 13 - Số 4 Phân bổ tài nguyên cho mạng chuyển tiếp không dây nhận thức với thu hoạch năng lượng Resource allocation for relaying cognitive network with energy harvesting Lê Anh Uyên Vũ1,*, Nguyễn Xuân Phương1, Nguyễn Tiến Tùng2 1 Trường Đại học Giao thông vận tải Thành phố Hồ Chí Minh 2 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh * Tác giả liên hệ: vu.le @ut.edu.vn Ngày nhận bài:20/6/2024 ; Ngày chấp nhận đăng: 15/7/2024 Tóm tắt: Bài báo đề cập đến nghiên cứu một mạng truyền thông không dây dựa trên hệ thống vô tuyến nhận thức với một cặp thu phát sơ cấp và một mạng chuyển tiếp sơ cấp có nhiều nguồn thu. Trong mạng sơ cấp, một nút chuyển tiếp sử dụng mô hình thu hoạch năng lượng để thu năng lượng từ tín hiệu vô tuyến của các nguồn phát thứ cấp và sơ cấp, sau đó, sử dụng năng lượng thu hoạch để truyền thông tin cho nhiều người dùng Internet vạn vật thông qua kỹ thuật đa truy cập phân chia thời gian. Nhóm tác giả đề xuất phương pháp tối ưu hóa để đồng thời tối ưu công suất, khoảng thời gian cho truyền năng lượng và thông tin nhằm tối đa hóa tổng thông lượng của mạng sơ cấp. Để giải quyết bài toán, nhóm chuyển đổi thành một vấn đề dễ tính toán hơn và đề xuất một thuật toán lặp, trong đó giải pháp dạng đóng thu được ở mỗi lần lặp. Hiệu quả của phương pháp đề xuất so với các thuật toán khác được xác minh thông qua kết quả mô phỏng. Từ khóa: Mạng vô tuyến nhận thức; Truyền thông không dây; Thu thập năng lượng; Internet vạn vật. Abstract: This paper investigates a relay-based cognitive wireless-powered communication network with multiple secondary receivers and a secondary relaying network. In the secondary network, a relay adopts an energy model to harvest energy from radio frequency signals of the primary and secondary sources and subsequently utilizes the harvested energy to cooperate with the source for information transmission to multiple Internet-of-things users over time-division multiple access. The research group formulated a novel optimization problem that jointly optimizes the power and time fraction for energy and information transmission to maximize the sum throughput of the secondary network. The authors first converted the non-convex problem to a more computationally tractable problem and then proposed an iterative algorithm in which closed-form solutions are obtained at each iteration. Thus, simulation results verify and demonstrate the effectiveness of the proposed approach. Key words: Conitive radio network; Wireless communication; Energy harvesting; Internet of things. 1. Giới thiệu khăn, độc hại hoặc tại những nơi gặp thiên tai, các cơ sở hạ tầng viễn thông bị phá hủy [3]. Tuy Hiện nay với sự tăng trưởng nhanh chóng về số nhiên, việc triển khai này cũng gây cản trở sự lượng các thiết bị Internet vạn vật (IoT) do xuất thay thế nguồn năng lượng cho các thiết bị, nhất hiện nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như là các thiết bị sử dụng pin. Một trong những chăm sóc sức khỏe, nhà máy thông minh, ngôi công nghệ giúp giải quyết vấn đề năng lượng nhà thông minh [1], [2]. Nhiều ứng dụng IoT được triển khai trong các môi trường nhiều khó 39
  2. Lê Anh Uyên Vũ, Nguyễn Xuân Phương, Nguyễn Tiến Tùng cho các ứng dụng IoT là nạp năng lượng (EH) liệu hiệu quả ở tốc độ cao cho đa thiết bị hai không dây từ tín hiệu vô tuyến (RF). chiều và thu năng lượng. Công nghệ EH được nghiên cứu khá nhiều, Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả giới hiện nay tập trung chủ yếu theo hai hướng: thiệu một mạng vô tuyến nhận thức, nơi có một Công nghệ thu hoạch năng lượng, đồng thời mạng thứ cấp và mạng sơ cấp đồng thời tồn tại, truyền thông tin (SWIPT) và công nghệ chỉ tập mạng sơ cấp chia sẻ băng tần cho mạng thứ cấp. trung truyền năng lượng không dây (WPT). Với Nhóm tập trung nghiên cứu mạng vô tuyến hệ SWIPT, các thiết bị có nguồn pin hạn chế, nhận thức dạng nền tức công suất của các nút vừa nạp năng lượng, vừa thực hiện truyền hoặc phát thứ cấp cần dưới một ngưỡng cho trước từ nhận thông tin trong tín hiệu RF [4]. Đối với hệ quy định của mạng sơ cấp. Mạng sơ cấp gồm WPT, việc truyền năng lượng không dây hoàn một cặp thu phát. Mạng thứ cấp gồm một nguồn toàn độc lập với truyền nhận thông tin, cụ thể phát, một nút chuyển tiếp và đa người dùng. hơn, trong hệ này có những nút chỉ làm nhiệm Cấu trúc phần còn lại của bài báo này bao vụ cung cấp năng lượng không dây và không gồm: Giới thiệu mô hình hệ thống sử dụng công tham gia vào quá trình thu phát thông tin của hệ nghệ thu hoạch năng lượng không dây được [5]. Nhiều công trình đã sử dụng công nghệ trình bày trong mục 2, sau đó, cho thấy một số SWIPT trong các mô hình như truyền thông kết quả để đánh giá những thuật toán đề ra. Cuối hợp tác [6], bảo mật lớp vật lý [7], hệ thống cùng, nhóm kết luận những kết quả thu được, truyền thông nhận thức [8]. Trong nghiên cứu đồng thời, nêu những định hướng nghiên cứu [6], sự tác động của hai cách thức phân bổ năng tiếp theo với kỹ thuật thu hoạch năng lượng lượng cho kỹ thuật đa truy cập phi trực giao không dây. (NOMA) gồm: NOMA với phân bổ năng lượng cố định (F-NOMA) và NOMA lấy cảm hứng từ 2. Bài toán điều khiển công suất cho hệ thống vô tuyến nhận thức (CR-NOMA), trên hệ thống thu thập năng lượng không dây SWIPT. Nghiên cứu [7] cho thấy một khuôn 2.1. Mô hình hệ thống khổ bảo vệ chung về an ninh năng lượng và quyền riêng tư thông tin cho hệ EH với phương Nhóm xem xét một mạng sơ cấp cùng tồn tại pháp học tập liên kết. Bằng cách giải quyết sự với một mạng chuyển tiếp sơ cấp. Mạng sơ cấp cân bằng giữa xác suất hoạt động và cơ hội truy bao gồm một nguồn phát (PT) giao tiếp với cập phổ, các tác giả đã đề xuất một giải pháp tối người dùng sơ cấp (PU). Mạng thứ cấp có một ưu giúp tối đa hóa thông lượng của hệ nhận thức nguồn phát (ST) có kế hoạch giao tiếp với K thu hoạch năng lượng [8]. Tương tự như vậy, người dùng thứ cấp, tức SU k , k 1,2,..., K  . Tuy công nghệ WPT cũng được nghiên cứu rộng rãi nhiên, do quá trình truyền tín hiệu bị suy hao trong những hệ thống truyền thông như hệ thiết nghiêm trọng bởi các vật cản nên những liên kết bị kết nối thiết bị (D2D) [9], hệ IoT [10]. Với trực tiếp giữa PT và SU không khả dụng. Như mục tiêu là tối đa hóa hiệu suất năng lượng vậy, nút chuyển tiếp thứ cấp (SR) hỗ trợ ST trung bình của tất cả các liên kết D2D, trong khi chuyển tiếp các thông điệp tương ứng tới các vẫn đảm bảo chất lượng dịch vụ của người dùng st SU. Nhóm giả định rằng ST được trang bị N t và các ràng buộc EH thuộc liên kết D2D. Các ăng ten, PT, PU, SR và SU là các nút đơn ăng vấn đề phân bổ tài nguyên bao gồm phân bổ khe ten. Đặt hst ,sr  C Nt x1 và hst , pu  C Nt x1 biểu thị st st thời gian EH của thiết bị, phân bổ công suất và khối tài nguyên phổ cũng được tối ưu và đề cập các vector kênh của các liên kết ST-SR, ST-PU trong nghiên cứu [9]. Kuang và cộng sự [10] tương ứng. Đặt hpt , pu , hpt , sr , h pt , su , hsr , su , và k k triển khai một mô hình có khả năng truyền dữ hsr , pu biểu thị các hệ số kênh của PT-PU, PT-SR, 40
  3. Phân bổ tài nguyên cho mạng chuyển tiếp không dây nhận thức với thu hoạch năng lượng PT-SUk, SR-SUk và SR-PU tương ứng. Thông khoảng thời gian nhất định. Như Hình 1, PT và tin trạng thái kênh hoàn hảo (CSI) của tất cả liên ST truyền năng lượng cho SR trong khoảng thời kết được giả định là có sẵn tại các nguồn phát. gian 0 , sau đó, quá trình truyền thông tin được Sơ đồ khối về thời gian truyền cho mạng thứ thực hiện từ ST tới SR một khoảng thời gian cấp của mạng RCWPCN dựa trên kỹ thuật đa  k / 2 và truyền thông tin từ SR tới mỗi người truy cập phân chia thời gian (time-division dùng thứ k một khoảng thời gian  k / 2 . Tổng multiple access: TDMA), tức mỗi nhiệm vụ như thời gian hệ thực hiện cả truyền năng lượng và nạp năng lượng hoặc truyền thông tin được thực truyền tín hiệu tới tất cả K người dùng là hiện trong mỗi khe thời gian con trực giao(Hình K T =  0 +   k / 2 . Không mất tính tổng quát, tổng 1). Chú ý rằng kỹ thuật TDMA áp dụng trong i =1 nghiên cứu này như sau: Các nút phát truyền thời gian này được chuẩn hóa thành đơn vị. năng lượng và tín hiệu tới nút thu trong một Hình 1. Mô hình hệ thống và sơ đồ thể hiện hai pha: Nạp năng lượng và truyền thông tin. Toàn bộ quá trình truyền từ ST tới người dùng trong mạng thứ cấp được chia thành hai pha liên rsr = hst ,sr we xe + PP hpt ,sr x pu + nsr eh H (1) tiếp gồm pha nạp năng lượng (WET) và pha Với nsr CN ( 0,  sr ) là nhiễu Gauss trắng 2 truyền thông tin (WIT). Lưu ý rằng, trong mạng sơ cấp, PT đồng thời truyền tín hiệu tới PU (AWGN) tại SR. Cả hai tín hiệu của PT và ST trong hai giai đoạn của mạng thứ cấp. Trong đều được sử dụng cho EH tại SR. Dựa trên mô pha WET, SR được cấp nguồn từ cả hai tín hiệu hình EH thực tế [11], có thể tính được năng RF của PT và ST, sau đó, trong pha WIT, SR lượng thu được tại SR như sau: hỗ trợ ST truyền thông tin đến người dùng. En ln = 0 0 (2) 2.2. Pha nạp năng lượng cho mạng sơ cấp Với, Trong khoảng thời gian 0 , PT và ST truyền dữ 2 liệu x pu , x pu = 1 và tín hiệu năng lượng xe , ( 2 0  PE h st ,sr + PP h pt ,sr 2 ) (3) xe = 1 , được gửi cho PU và SR với công suất 2 Trong đó,  là hiệu suất chuyển đổi năng lượng. phát PP và PE tương ứng. Giả sử ST sử dụng kỹ 2.3. Pha truyền thông tin thuật tỷ lệ truyền tối đa (MRT) để truyền tín Sau giai đoạn WET thứ cấp, trong pha WIT thứ hiệu đến SR với vector định dạng chùm tia cấp, thông tin được truyền từ ST đến người we = PE hst ,sr / hst ,sr . Tín hiệu nhận được tại dùng với sự hỗ trợ của SR theo kỹ thuật TDMA. SR được biểu thị bằng: Truyền tín hiệu giữa ST và SUk thực hiện trong 41
  4. Lê Anh Uyên Vũ, Nguyễn Xuân Phương, Nguyễn Tiến Tùng mỗi khe thời gian con trực giao (TS), được ký sơ cấp. Tuy nhiên, công suất phát của mạng thứ hiệu là k , k {1,..., K} , chia thành hai bước pha cấp được đảm bảo dưới ngưỡng quy định trước truyền tín hiệu. Lưu ý, giả định rằng PT truyền để tránh ảnh hưởng tiêu cực đến việc truyền tải tín hiệu x pu đến PU với công suất phát PP trong thông tin của mạng sơ cấp. Biểu diễn I p là công hai pha này. Trước hết, ST truyền tín hiệu suất nhiễu cực đại nút nhận PU có thể chấp nhận xk , xk = 1đến SR với công suất phát Psk bằng kỹ 2 được [12]. Vì vậy, ở mạng thứ cấp tại pha WET, công suất phát của ST để EH tại SR bị hạn chế thuật MRT trong khoảng thời gian  k / 2 . Do như sau: đó, tín hiệu nhận được tại SR có dạng:  I  rsr = h H w xk xk + PP hpt ,sr x pu + nsr ˆ   st , sr (4) PE  PE min  p 2 , Pmax  (10)  h st , pu    h st , sr Trong đó, w xk Psk , nsr CN ( 0,  sr ) là 2 h st , sr Trong đó, Pmax là công suất tối đa của ST. Trong AWGN tại SR. Tiếp đến, dựa trên giao thức pha đầu tiên của pha WIT thứ cấp, công suất khuếch đại và truyền (Amply-and-Forward: phát của ST phải ràng buộc: AF), SR sử dụng công suất phát pk để chuyển  I  ˆ   tiếp phiên bản khuếch đại của tín hiệu nhận Psk  PS min  p 2 , Pmax  (11) được với hệ số khuếch đại  h st , pu     1 đến SUk trong thời Psk hst , sr 2 + PP hpt , sr 2 +  sr 2 Trong pha thứ hai của giai đoạn WIT thứ cấp, công suất phát của SR để truyền dữ liệu tới Uk gian  k / 2 . Do đó, tín hiệu nhận được ở SUk phải bị hạn chế: được đưa ra: Ip rk = pk hsr ,ruk (  rsr ) + PP hpt ,suk xpu + nk (5) pk  2 (12) hsr , pu Trong đó, nk CN ( 0,  k2 ) là AWGN tại SUk. 2.5. Phân bổ tài nguyên để tối đa hóa thông Do đó, thông lượng có thể đạt được cho người lượng tổng của hệ thống dùng SUk được biểu thị: Bài toán tối đa hóa thông lượng tổng của hệ k log (1 +  k ) thống dựa theo giao thức AF cho mạng thứ cấp Rk = W (6) 2 có thể được xây dựng dưới dạng toán học: K  Với, (P1) : max W k log (1 +  k )  0 , k , 2 k =1 PE , pk  2 2 Psk hst , sr pk hsr , suk K k 2 2 (7) s.t.C1:  k  1, k  (0,1), k , Psk hst , sr X 2 + pk hsr , suk X1 + X1 X 2 k =0 K  k pk (13) C2 :   0 0 , k , 2 2 X 1 = PP hpt, sr +  sr 2 (8) k =0 C 3: pk  0, k , C 4 : 0  Psk  Pmax 2 C 5 : Psk = Pmax , X 2 = PP hpt, suk +  k2 . (9) (10), (11), (12), Trong đó,  0 và k lần lượt được đưa ra trong 2.4. Hạn chế công suất phát của máy phát thứ cấp (3), (7). Pmax biểu thị công suất phát tối đa cho phép của ST. Ràng buộc C2 chỉ ra rằng tổng Do hoạt động ở chế độ nền, thiết bị mạng thứ mức tiêu thụ năng lượng của SR cho pha WIT cấp được phép sử dụng cùng phổ tần với mạng 42
  5. Phân bổ tài nguyên cho mạng chuyển tiếp không dây nhận thức với thu hoạch năng lượng không được lớn hơn năng lượng thu được trong tính lõm của Rk với hai biến  k và k bằng cách pha WET. Ràng buộc C3 thể hiện rằng công t , t  suất phát của SR không vượt quá công suất phát kiểm tra dấu của ma trận Hessian H k =  0 k 1k  . t1k , t2 k  cho phép. Để tăng hiệu năng truyền thông tin Trong đó, t0k = − k2 , t2k = − k2 lần lượt là đạo trong pha WIT, năng lượng thu hoạch nên được sử dụng tối đa, tức ràng buộc (10) được giữ. hàm riêng bậc hai của Rk theo  k và k , t1k =  kk là đạo hàm riêng của Rk theo từng Bổ đề 1: Rk = W log (1 +  k ) là hàm lõm của biến còn lại, với ba biến pk , k . ABk  2(A+ X1 ) X1 k  + 2 AX1 k k + AB k k   2  = k . 2 ( X1 k k +  k B ) ( ( A + X 1 )  k k +  k B ) /  k + B 2 Chứng minh: Có thể dễ dàng kiểm tra bằng   cách xem dấu của đạo hàm bậc hai Rk tương Có thể nhận ra t0k = t2k ( /  ) , t1k = t2 k (  /  ) . 2 ứng với từng biến. Lưu ý, một vector số thực tồn tại dạng 3. Giải pháp đề xuất để xác định cực đại u = [u1 , u2 ]T để: thông lượng tổng uT H k u = u12t0 k + 2u1u2t1k + u2 t2 k . 2 (15) Trong phần này, nhóm tác giả thiết kế giải pháp tối đa hóa tổng thông lượng (13) của hệ. Lưu ý Thay thế t0k và t1k vào (15), có được uT H k u = t2k ( u1 ( k /  k ) − u2 ) 2 rằng, mặc dù hàm mục tiêu có dạng tổng của 0 do t2k  0 . Vì các hàm lõm nhưng do sự liên kết mạnh của các vậy, Rk là một hàm lõm. Hàm mục tiêu của (P2) biến k và pk trong C2 dẫn tới (P1) là một vấn có dạng tổng các hàm lõm với các biến  k và đề tối ưu không lồi (non-convex optimization). k . Để giải quyết vấn đề này, cần chia thành các Vì vậy, đây là một thách thức để có được nghiệm của (P1). Nhằm có được giải pháp khả bước như sau: thi, trước tiên, cần sử dụng biến phụ  k = k pk Bước 1: Xác định phương án tối ưu phân bổ để biến đổi hàm mục tiêu không lồi của (P1) thời gian truyền thông tin (PTI)  k* với  k và thành hàm mục tiêu tương đương: 0 đã cho. Theo mệnh đề 1, có thể sử dụng  A k k /  k  Lagrangian của (P2): W  k log 1 +   X 1 k k /  k + B   K  K (P 2) : max  K  0 , k , 2 L ( α,  ) =  Rk −     k − 1 , (16)  k  k =1 k =1  k =0  K (14) s.t.C1, C 2 :   k  20 0 , k , Trong đó, α  k  , và  là hệ số Lagrangian k =0 C 3:  k  0, k , C 4, C 5, tương ứng với C1. Để đạt được giải pháp tối ưu, (11),(12), điều kiện Karush-Kuhn-Tucker nên thỏa mãn: 2 L ( α,  ) W  A kk  Trong đó, A Psk h st , sr , B = Psk hst , sr 2 X 2 + X1 X 2 . = log 1 +   k 2  X1 kk +  k B  Để giải (P2), cần đưa ra mệnh đề sau: WAB k  kk (17) Mệnh đề 1: (P2) là bài toán tối ưu lồi − 2 ( X1 kk +  k B )( A kk + X 1 kk +  k B ) (convex optimization) do hàm mục tiêu là các tổng của các hàm lõm đã được chứng minh dưới − * = 0 đây và không có các ràng buộc không lồi.  K  Chứng minh: Cần chứng minh rằng mỗi  *    k* − 1 = 0 (18)  k =0  hàm trong (P2) đều lõm đối với hai biến  k và k . Tham khảo tài liệu [13], có thể chứng minh 43
  6. Lê Anh Uyên Vũ, Nguyễn Xuân Phương, Nguyễn Tiến Tùng  K  A k k Vì  *  0 nên    k* − 1 = 0 . Đặt  , 11    k =0  X 1 k k +  k B = ... = K * K (20) 1 * K (17) có thể biểu diễn: K  ( A − X1 ) 2 * Với 0 cho trước, từ (20) và  * − 1 = 0 , PTI L ( α,  ) /  k = log (1 +  ) − − =0 (19) k A ( + 1) k =0 W  k là: * Dễ dàng nhận thấy y ( ) = log (1 +  ) − (  A − X1 ) là A ( + 1)  k* = (1 −  0 )  kk K   hàm đơn điệu tăng do đạo hàm bậc nhất (21) k k 2 X 1 2 + ( A + X 1 )  k =1 y ' ( ) =  0 . Điều này tồn tại một A ( + 1) 2 Bước 2: Dẫn ra dạng đóng cho giải pháp phân 2 * bổ năng lượng tối ưu (EA)  k với 0 và  k* đã * nghiệm duy nhất y ( ) − = 0 . Do đó, có được W cho. Thế (21) vào (14), bài toán (P2) trở thành: A11 A K K = ... = , tức là: X 111 + 1 B X 1 K K +  K B  K   A  k k   1 − 0  (P3) :  ( 0 , ε ) = max W    log  k =1   2   X   + 1− B   0 ,ε K  1 k k ( 0)  (22)  k =1  K s.t.C 2 :   k  20 0 , C 3. k =1 Cho trước  0 , (P3) được xem là bài toán không K C 2 :   k  20 0 thực hiện trong khoảng lõm đối với  k bằng cách kiểm tra dấu của đạo k =1 hàm bậc hai của hàm mục tiêu. Nhóm tác giả   ( 0, M ) , M là một giá trị đủ lớn. cung cấp bổ đề sau để xác định phân bố năng Bước 3: Sau khi đã tìm được giá trị tối ưu lượng tối ưu tại ST.  , thế vào (P3): * k Bổ đề 2: Phân bố năng lượng tối ưu thu được như sau:   K A  k k *    1 − 0   ( 0 , ε ) = max W  *  log  k =1  (24)  (1 −  0 ) k (  k + ( A + X1 ) B  k  )  2  X  0 K  1   k k + (1 −  0 ) B  *  = max 0, *  (23)  k =1  k  2    Sau đó, dùng thuật toán tìm kiếm một chiều 2WAX 1 ( A + X 1 ) Bk   (1D) cho  ( 0 , ε* ) để xác định giá trị tối ưu  0* . K Với, k ( AB ) + , k =  2 X 1 ( A + X 1 )   ii  k . 2   i =1, i  k  Để tìm giá trị tối ưu  , nhóm thực hiện một Thuật toán tối ưu tổng quát như sau: thuật toán tìm kiếm bisection với hạn chế Thuật toán tối ưu dung lượng tổng 1. Khởi tạo các giá trị bằng phần mềm Matlab: Tạo các kênh truyền ngẫu nhiên theo phân bố Rayleigh: h st , sr , h st , pu , hpt , pu , hpt , sr , h pt , su , hsr , su , và hsr , pu ,  d = 0 ,  u = 1 ,  = ( 5 − 1) / 2 , một giá k k trị  rất nhỏ. 2. Bắt đầu thực hiện vòng lặp. 44
  7. Phân bổ tài nguyên cho mạng chuyển tiếp không dây nhận thức với thu hoạch năng lượng Thuật toán tối ưu dung lượng tổng 3. Tính 1 =  u − ( u −  d ) ,  2 =  d + ( u −  d )  . 4. Tính ε* =  k  theo (23) với giá trị  1 . * 5. Tính giá trị 1 (1 ) với các giá trị  1 và ε* . 6. Tính ε* =  k  theo (23) với giá trị  2 . * 7. Tính giá trị 2 ( 2 ) với các giá trị  2 và ε* . 8. Nếu 1 (1 ) > 2 ( 2 ) thì  u =  2 , ngược lại  d = 1 . 9. Kết thúc vòng lặp khi  d −  u   . Kết quả thu được:  0 = ( u −  d ) / 2 , ε* ,  k* . * 4. Một số kết quả đạt được Để đánh giá hiệu năng của hệ thống với số lượng ăng ten tại ST, nhóm tác giả khảo sát tổng Các thông số thiết lập để thực hiện mô phỏng: thông lượng theo số lượng ăng ten như Hình 3. Vị trí của PT và PR lần lượt là (50 m, 10 m) và Có thể nhận thấy hiệu năng của thuật toán đề (50 m, -10 m), vị trí của ST, SR và SU là (0 m, xuất luôn vượt trội so với các thuật toán khác cả 0 m), (50 m, 0 m) và (100 m, 0 m). Hệ số chuyển đổi năng lượng  = 0.8 . Băng thông W = 1 tại Pmax = 20 dBm và Pmax = 30 dBm . Số ăng ten MHz, ngưỡng nhiễu I p = 20 dBm . Để so sánh, của ST càng tăng, tổng thông lượng của hệ càng lớn. Điều này có thể lý giải do lượng năng nhóm giới thiệu hai giải thuật toán khác gồm lượng của SR thu được nhiều hơn, cũng như tín thuật toán thực hiện khi cố định thời gian truyền hiệu truyền từ ST tới SR được tăng cường. năng lượng (FIT) và thuật toán khi chia năng lượng bằng nhau (EP). Với thuật toán FIT, cho 0 một giá trị trong khoảng (0,1), sau đó, thực hiện tối ưu các biến  k và pk như cách thức trình bày ở mục 3. Với thuật toán EP, thiết lập giá trị  k như nhau, còn lại các biến khác 0 ,  k thực hiện như các bước ở mục 3. Hình 2 biểu diễn tổng thông lượng của hệ theo công suất phát tối đa ST, Pmax với số lượng SU là 4, số ăng ten tại Hình 2. Tổng thông lượng truyền thay đổi theo ST là 2, công suất phát của PT là 5 dBm. Các công suất phát tối đa của ST, Pmax . ký hiệu “Pro.”, “FIT:0.5 (s)” và “EP” chỉ thuật toán đề xuất, thuật toán với khoảng thời gian truyền năng lượng cố định cụ thể là 0.5s và thuật toán với việc chia đều công suất của SR khi truyền cho những người dùng SU. Tổng thông lượng của hệ tăng đáng kể khi công suất Pmax tăng, nếu công suất phát thấp dưới 15 dBm, sự chênh lệch hiệu năng của các thuật toán không đáng kể. Tại Hình 2 cũng cho thấy thuật toán đề xuất “Pro” đã chứng minh tính hiệu quả Hình 3. Tổng thông lượng thay đổi theo số ăng ten khi đạt tổng thông lượng cao hơn so với các của ST với Pmax = 20 (dBm), Pmax = 30 (dBm). thuật toán còn lại như “FIT: 0.5 (s)” và “EP”. 45
  8. Lê Anh Uyên Vũ, Nguyễn Xuân Phương, Nguyễn Tiến Tùng 5. Kết luận [5] T. -T. Nguyen, V. -D. Nguyen, J. -H Lee, and Y. -H. Kim, “Sum rate maximization for multi-user Nhóm đã nghiên cứu bài toán tối đa hóa tổng wireless powered IoT network with non-linear thông lượng của mạng vô tuyến nhận thức có energy harvester: Time and power allocation,” thu hoạch năng lượng bằng cách tối ưu hóa IEEE Access, vol. 7, pp. 149698-149710, 2019, chung thời gian nạp năng lượng và thông tin, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2947321. công suất phát của nút chuyển tiếp. Vấn đề tối [6] Z. Yang, Z. Ding, P. Fan, and N. Al-Dhahir, ưu được giải quyết bằng ba bước trong đó thực “The impact of power allocation on cooperative hiện thuật toán lặp, mỗi lần lặp có các giải pháp non-orthogonal multiple access networks with dạng đóng cho các biến cần tối ưu. Thuật toán SWIPT,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. đề xuất đã chứng minh tính vượt trội so với các 16, no. 7, pp. 4332-4343, Jul. 2017, doi: thuật toán khác và được kiểm chứng thông qua 10.1109/TWC.2017.2697380. các kết quả mô phỏng. Trong hướng nghiên cứu [7] Q. Pan, J. Wu, A. K. Bashir, J. Li, W. Yang, and tiếp theo, nhóm tác giả sẽ áp dụng các kỹ thuật Y. D. Al-Otaibi, “Joint protection of energy truy cập tiên tiến như truy cập phi trực giao cho security and information privacy for energy quá trình truyền của nút chuyển tiếp. Ngoài ra, harvesting: An incentive federated learning việc đánh giá hệ EH trong bối cảnh bảo mật lớp approach,” IEEE Trans. Ind. Inf., vol. 18, no. 5, vật lý [14] cũng là một hướng nghiên cứu cần pp. 3473-3483, May 2022, doi: 10.1109/TII.2 được xem xét. 021.3105492. [8] X. Liu, K. Zheng, K. Chi, and Y.-H. Zhu, Tài liệu tham khảo “Cooperative spectrum sensing optimization in [1] K. W. Choi, P. A. Rosyady, L. Ginting, A. A. energy-harvesting cognitive radio networks,” Aziz, D. Setiawan, and D. I. Kim, “Theory and IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 19, no. 11, experiment for wireless-powered sensor pp. 7663-7676, Nov. 2020, doi: 10.1109/T networks: How to keep sensors alive,” IEEE WC.2020.3015260. Trans. Wireless Commun., vol. 17, no. 1, pp. [9] M. M. Salim, H. A. Elsayed, M. S. Abdalzaher, 430-444, Jan. 2018, doi: 10.1109/TWC.20 and M. M. Fouda, “RF energy harvesting 17.2767579. effectiveness in relay-based D2D [2] Z. Chu, F. Zhou, Z. Zhu, R. Q. Hu, and P. Xiao, communication,” in 2023 Int. Conf. Computer “Wireless powered sensor networks for Internet Sci., Inf. Technol. Eng. (ICCoSITE), Jakarta, of Things: Maximum throughput and optimal Indonesia, doi: 10.1109/ICCoSITE57641.2023. power allocation,” IEEE Internet Things J., vol. 10127846. 5, no. 1, pp. 310-321, Feb. 2018, doi: [10] Z. Kuang, G. Liu, G. Li, and X. Deng, “Energy 10.1109/JIOT.2017.2782367. efficient resource allocation algorithm in energy [3] R. Zhang and C. K. Ho, “MIMO broadcasting harvesting-based D2D heterogeneous networks,” for simultaneous wireless information and power IEEE IoT J., vol. 6, no. 1, pp. 557-567, Feb. 2019, transfer,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. doi: 10.1109/JIOT.2018.2842738. 12, no. 5, pp. 1989-2001, May 2013, doi: [11] P. K. Sharma, Y. -S. Jeong, J. H. Park, “EH- 10.1109/TWC.2013.031813.120224. HL: Effective Communication Model by [4] I. Krikidis, S. Timotheou, S. Nikolaou, G. Integrated EH-WSN and Hybrid LiFi/WiFi for Zheng, D. W. K. Ng, and R. Schober, IoT,” IEEE IoT J., vol. 5, no. 3, pp. 1719-1726, “Simultaneous wireless information and power Jun. 2018, doi: 10.1109/JIOT.2018.2791999. transfer in modern communication systems,” [12] E. Boshkovska, D. W. K. Ng, N. Zlatanov, and IEEE Commun. Mag., vol. 52, no. 11, pp. 104- R. Schober, “Practical non-linear energy 110, Nov. 2014, doi: 10.1109/MCOM.2014.6 harvesting model and resource allocation for 957150. SWIPT systems,” IEEE Commun. Lett., vol. 19, 46
  9. Phân bổ tài nguyên cho mạng chuyển tiếp không dây nhận thức với thu hoạch năng lượng no. 12, pp. 2082-2085, Dec. 2015, doi: [14] N. Wang, P. Wang, A. Alipour-Fanid, L. Jiao, 10.1109/LCOMM.2015.2478460. and K. Zeng, “Physical-layer security of 5G wireless networks for IoT: Challenges and [13] T. -T. Nguyen, V. -D. Nguyen, Q. -V. Pham, J. opportunities,” IEEE IoT J., vol. 6, no. 5, pp. -H. Lee, and Y. -H. Kim, “Resource allocation 8169-8181, Oct. 2019, doi: 10.1109/JIOT.201 for AF relaying wireless-powered networks with 9.2927379. nonlinear energy harvester,” IEEE Commun. Lett., vol. 25, no. 1, pp. 229-233, Jan. 2021, doi: 10.1109/LCOMM.2020.3023937. 47
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí
65 tài liệu
2422 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.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2