Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu một số giải pháp tối ưu hóa hiệu năng trong mạng điện toán biên di động
lượt xem 1
download
Mục đích nghiên cứu của tóm tắt luận án "Nghiên cứu một số giải pháp tối ưu hóa hiệu năng trong mạng điện toán biên di động" là đề xuất các mô hình hoạt động cho hệ thống cho mạng MEC; phân tích và đưa ra các biểu thức đánh giá hiệu năng của hệ thống dựa trên xác suất tính toán thành công (SCP); đề xuất các giao thức, giải thuật, cơ chế nâng cao hoặc tối ưu hiệu năng cho các hệ thống MEC. Mời các bạn cùng tham khảo!
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu một số giải pháp tối ưu hóa hiệu năng trong mạng điện toán biên di động
- BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN ------------------------- TRƯƠNG VĂN TRƯƠNG NGHIÊN CỨU MỘT SỐ GIẢI PHÁP TỐI ƯU HÓA HIỆU NĂNG TRONG MẠNG ĐIỆN TOÁN BIÊN DI ĐỘNG Ngành: Khoa học máy tính Mã số: 94.80.101 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ TP. Đà Nẵng, năm 2024 1
- Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Duy Tân Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Hà Đắc Bình GS.TS. Anand Nayyar Phản biện 1: ……………………………………………… Phản biện 2 ……………………………………………… Phản biện 3: ……………………………………………… Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp trường họp tại trường Đại học Duy Tân vào hồi giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu Luận án tại thư viện: - Thư viện Trường Đại học Duy Tân 2
- 1. GIỚI THIỆU LUẬN ÁN a. Lý do và tính cần thiết của nghiên cứu Trong những thập kỷ vừa qua, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển bùng nổ của điện toán đám mây (CC), cùng với sự tăng trưởng của rất nhiều công ty Internet như Google, Microsoft, Amazon, Dropbox [1]. Với mô hình này, dữ liệu sẽ được đẩy lên một máy chủ đám mây và có thể được lấy xuống bởi một máy khách. Cách thức vận hành như vậy có thể hoạt động tốt cho các dữ liệu trong các ứng dụng không đặt nặng vấn đề độ trễ. Hiển nhiên, sẽ là không tối ưu khi áp dụng điện toán đám mây cho các ứng dụng yêu cầu dữ liệu IoT thời gian thực [2]. Chúng ta lấy một ví dụ sử dụng CC trong giám sát thông số môi trường IoT. Trong đó, dữ liệu cảm biến được lưu trữ và xử lý tại trung tâm dữ liệu đám mây phải vượt qua hàng loạt các thiết bị vật lý như router, switch, gateway. Cũng cần lưu ý là những trung tâm dữ liệu này được các nhà cung cấp dịch vụ đặt tại những vị trí địa lý nhất định, và có khoảng cách rất xa so với nguồn dữ liệu cảm biến, nên độ trễ truyền thông tồn tại là tất yếu. Hơn nữa, khi các phản hồi điều khiển từ đám mây đến cơ cấu chấp hành, hành trình của dữ liệu cũng phải vượt qua một khoảng cách tương tự. Nếu đám mây bị quá tải hoặc cơ sở hạ tầng Internet gặp vấn đề thì yêu cầu phản hồi tức thời là không thể đảm bảo. Thêm vào đó, rất nhiều thiết bị IoT được triển khai trên toàn cầu và tạo ra lượng dữ liệu vô cùng khổng lồ lưu trữ trên các đám mây trong tương lai [3]. Hơn nữa, máy chủ đám mây cũng cần phải được trang bị một tài nguyên tính toán rất lớn để có thể trích xuất ra một thông tin hữu ích từ lượng dữ liệu ấy một cách tức thời. Với ví dụ đơn giản như trên, chúng ta có thể nhận ra hàng loạt các vấn đề của ứng dụng IoT khi áp dụng CC: (i) độ trễ truyền thông, (ii) độ tin cậy, (iii) chi phí lớn về tài nguyên máy 3
- tính và băng thông, (iv) các vấn đề về bảo mật khi nguồn dữ liệu nằm xa trung tâm dữ liệu. Chính vì vậy, trong những năm vừa qua, chúng ta chứng kiến sự dịch chuyển các chức năng trong đám mây về phía biên mạng, tạo ra điện toán biên. Trong khuôn khổ của Luận án, tác giả thực hiện các nghiên cứu về lĩnh vực điện toán biên di động (MEC) [4]. Kỹ thuật MEC cung cấp khả năng điện toán trong mạng truy cập vô tuyến (RAN) và môi trường dịch vụ công nghệ thông tin ngay tại biên mạng, nơi gần với nguồn dữ liệu/người dùng nhất. Định nghĩa ban đầu về MEC được viện Tiêu chuẩn Viễn thông châu Âu đề xuất vào năm 2014, đề cập đến các trạm trung tâm (BS) sẽ hỗ trợ tính toán và lưu trữ nhằm giảm tải cho các người dùng trong mạng RAN. Về sau, Cisco mở rộng định nghĩa cho các thiết bị MEC, chúng có thể là điện thoại thông minh, các thiết bị IoT, hay các cảm biến trong mạng cảm biến không dây. Mặc dù vậy, việc triển khai MEC vẫn còn rất nhiều vấn đề tồn tại cần giải quyết triệt để, cụ thể được tóm tắt thành 4 mục như sau: 1) Quản lý và phân bố tài nguyên trong MEC: Phân bổ tài nguyên tính toán, năng lượng và lưu trữ là một thách thức quan trọng trong quá trình hiện thực hóa MEC. Lý do là những tài nguyên này trong MEC hữu hạn, trong khi số lượng ứng dụng ngày càng tăng và sự gia tăng bùng nổ trong lưu lượng di động. 2) Mô hình giảm tải hiệu quả trong MEC: Để hiện thực MEC chúng ta cần trả lời được câu hỏi người dùng và máy chủ sẽ hoạt động như thế nào, phối hợp với nhau ra sao. Truyền thông vô tuyến trong mạng MEC cũng chịu nhiều tác động từ nhiễu, can nhiễu, hệ số kênh truyền ngẫu nhiên, các hiện tượng phản xạ hay tán xạ tín hiệu. Do đó, các mô hình giảm 4
- tải tính toán hiệu quả là cần thiết để người dùng có thể hoàn thành ứng dụng. 3) Tích hợp vào cơ sở hạ tầng sẵn có: Một thách thức quan trọng khác là sự tích hợp liền mạch của MEC vào kiến trúc mạng sẵn có, không gây ảnh hưởng đến các thông số kỹ thuật tiêu chuẩn của mạng lõi và thiết bị đầu cuối. Nghiên cứu về sự hoạt động song song của MEC và đám mây cũng cần quan tâm, vì sẽ có nhiều ứng dụng MEC phân tán có thể không có đủ tài nguyên điện toán để xử lý tất cả các yêu cầu tính toán và phải chuyển các phép tính dữ liệu lớn lên đám mây. 4) Bảo mật và quyền riêng tư: MEC hoạt động với các phần tử mạng không đồng nhất, do đó làm cho các cơ chế bảo mật và quyền riêng tư thông thường, vốn đã được vận hành trong đám mây, không thể áp dụng cho các hệ thống MEC. Thứ hai, tác vụ giảm tải qua các kênh không dây có thể không an toàn vì đặc tính phát quảng bá của kênh truyền không dây dấn đến các tác vụ tính toán có thể bị nghe trộm. Việc mã hóa dữ liệu có thể được áp dụng nhưng điều này làm tăng độ trễ lan truyền cũng như độ trễ thực thi, do đó làm giảm hiệu suất ứng dụng. Xuất phát từ tính chất thời sự và khả năng áp dụng rộng rãi của mạng MEC, cũng như với các vấn đề nghiên cứu đã mở ra như trên, nghiên cứu sinh quyết định lựa chọn thực hiện đề tài “Nghiên cứu một số giải pháp tối ưu hóa hiệu năng trong mạng điện toán biên di động”. b. Mục tiêu nghiên cứu - Đề xuất các mô hình hoạt động cho hệ thống cho mạng MEC. - Phân tích và đưa ra các biểu thức đánh giá hiệu năng của hệ thống dựa trên xác suất tính toán thành công (SCP). - Đề xuất các giao thức, giải thuật, cơ chế nâng cao hoặc tối ưu hiệu năng cho các hệ thống MEC. 5
- - So sánh hiệu năng hệ thống dưới các thuật toán tối ưu với các hướng tiếp cận từ các nghiên cứu tương tự. c. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu c1. Đối tượng nghiên cứu - Các hệ thống NOMA MEC với các kênh truyền vô tuyến được mô hình hóa theo phân bố Rayleigh, Nakagami-m. - Tiêu chí đánh giá hiệu năng hệ thống (SCP). - Các thuật toán tối ưu, bao gồm thuật toán di truyền (GA), thuật toán bầy đàn (PSO), thuật toán tìm kiếm một chiều. c2. Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: thu thập thông tin qua các tài liệu học thuật nhằm mục đích tìm chọn những khái niệm cơ bản là cơ sở cho lý luận của đề tài, tìm hiểu các kết quả đã có liên quan đến luận án. - Phương pháp mô hình hóa toán học và mô phỏng: thông qua việc xây dựng các mô hình toán đảm bảo các tính chất cơ bản của đối tượng đang nghiên cứu, luận án tiến hành mô phỏng để đánh giá hiệu năng các hệ thống, cơ chế hoạt động và giải thuật tối ưu đề xuất. Tiếp đến, luận án bám sát các kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực này, đánh giá kết quả đã đạt được để đề xuất hướng giải quyết tốt hơn. d. Những đóng góp mới của nghiên cứu về mặt lý luận và thực tiễn - Đề xuất các các mô hình NOMA MEC và các cơ chế hoạt động như lựa chọn anten, lựa chọn người dùng, kỹ thuật thu năng lượng vô tuyến, kỹ thuật phân tập không gian. Cụ thể, 4 mô hình NOMA MEC đã được phân tích và tối ưu dưới các kênh truyền Rayleigh và Nakagami-m. 6
- - Xây dựng được các biểu thức cách tính thông số đánh giá hiệu năng hệ thống là SCP với ràng buộc là thời gian trễ tối đa cho phép của hệ thống, từ đó khảo sát hành vi của các hệ thống. - Xây dựng bài toán tối ưu và đề xuất các giải pháp dựa trên thuật toán, cụ thể là thuật toán tối ưu tìm kiếm một chiều, GA và PSO nhằm xác định thông số tối ưu cho hệ thống. - So sánh các kết quả tối ưu thu được với các nghiên cứu tương tự và với các thuật toán tham chiếu để chứng minh tính hiệu quả của các giải pháp đề xuất. e. Bố cục của luận án - Chương mở đầu: Tổng quan về Luận án, trình bày tính cấp thiết của đề tài, các hướng nghiên cứu liên quan, mục tiêu nghiên cứu, nội dung nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, các đóng góp, và bố cục trình bày Luận án. - Chương 1: Tổng quan về điện toán biên di động và các vấn đề tối ưu, trình bày các kiến thức tổng quan và các kỹ thuật được tích hợp với MEC. Bên cạnh đó, các vấn đề tối ưu hệ thống MEC cũng được làm rõ. - Chương 2: Giải pháp tối ưu về thời gian sử dụng cơ chế NOMA và thuật toán di truyền. Chương trình bày giải pháp tối ưu về thời gian cho mạng MEC dựa trên cơ chế NOMA và GA. Kết quả mô phỏng Monte Carlo được sử dụng để so sánh với giải thuật tìm kiếm vét cạn cho thấy hiệu năng tương đương của MSCP-GA. - Chương 3: Giải pháp tối ưu về thời gian sử dụng cơ chế lựa chọn anten và các thuật toán heuristic. Chương đề xuất các giải pháp tối ưu về thời gian sử dụng cơ chế lựa chọn anten và các thuật toán heuristic, là GA và PSO. Hệ thống đề xuất có thể hoạt động dưới bốn kịch bản là: SC-TAS A, SC-TAS B, SC-MRT và MRC-MRT. Kết quả mô phỏng đã dẫn đến các đề xuất về cơ chế tối ưu cho mô hình đề xuất là MRC-MRT. Hơn nữa, SCP cũng 7
- được cải thiện khi sử dụng các thuật toán tối ưu so với hướng tiếp cận lựa chọn thông số ngẫu nhiên. - Chương 4: Giải pháp tối ưu thời gian và năng lượng sử dụng cơ chế lựa chọn anten-người dùng và thuật toán tìm kiếm một chiều. Chương xuất giải pháp tối ưu thời gian và năng lượng dựa trên cơ chế lựa chọn anten-người dùng và thuật toán tìm kiếm một chiều. Hai thuật toán dựa trên tìm kiếm một chiều, đặt tên là MSCPS và MSCPC, với ràng buộc năng lượng tiêu tán thấp nhất để tối ưu hóa hiệu năng hệ thống được đề xuất. Mô phỏng Monte Carlo cho thấy kết quả của hệ thống đề xuất tốt hơn so với các giải pháp truyền thống. 2. GIẢI PHÁP TỐI ƯU VỀ THỜI GIAN SỬ DỤNG CƠ CHẾ NOMA VÀ THUẬT TOÁN DI TRUYỀN 2.1 Mô hình hệ thống RF EH NOMA MEC đường lên Hình 2.1: Mô hình hệ thống RF EH NOMA MEC đường lên Mô hình hệ thống MEC sử dụng NOMA đường lên có thu năng lượng vô tuyến (RF EH), được trình bày trong hình 2.1. Cụ thể, hai người dùng có nguồn tài nguyên năng lượng và tính toán hạn chế, (U1 và U2). Giả sử U1 và U2 lần lượt cần tính toán các tác vụ có độ dài L1 bit và L2 bit, và sử dụng dịch vụ cấp nguồn và tính toán từ HAP thông qua NOMA đường lên. Hệ thống hoạt động dưới kênh truyền Rayleigh và tất cả các thiết bị trong mạng được trang bị đơn anten và ở chế độ bán song công. 8
- Giao thức hoạt động của hệ thống RF EH NOMA MEC cho đường lên được đề xuất bao gồm bốn pha như hình 2.2. Hình 2.2: Giao thức hoạt động của mạng RF EH NOMA MEC cho đường lên * Phân tích hiệu năng hệ thống Định nghĩa 2.1: SCP là xác suất mà tất cả các tác vụ của người dùng được xử lý thành công trong thời gian trễ cho phép T > 0. S Pr max{t1 , t 2 } (1 )T , (2.1) trong đó, t1 và t2 lần lượt là thời gian truyền thông của U1 và U2. Mệnh đề 2.1. Qua kênh truyền Rayleigh, biểu thức SCP của người dùng U1 trong hệ thống RF EH NOMA MEC đường lên là 1 th1 j2 Q a 0 j 1 j Q exp 1 2 1 j 2 j 1 1 1 th1 2 exp , th1 1 1 2 1 2 a 0 S U 1 = 1 th1 2 Q j a 0 j exp 2Q2 j 1 1 2 1 j2 1 1 1 2 1 1 th1 exp exp , th1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 a 0 (2.2) 9
- L1 trong đó, th1 2 (1 )W 1 , 1 (1 )T cL1 , 1 th1 , f a 0 (1 th1 ) j 1 , ( j 1) , j cos 2 j 1 , và Q là hệ j ln j 2 2 2Q số cân bằng giữa độ phức tạp và độ chính xác tính toán. Mệnh đề 2.2. Qua kênh truyền Rayleigh, biểu thức SCP của người dùng U2 trong hệ thống RF EH NOMA MEC đường lên là 1 th 2 j2 Q a 0 j 1 j exp Q1 j 1 2 1 1 j 1 1 1 th 2 exp a , th 2 1 1 1 2 0 S U 2 2 1 th 2 2 j a 0 j exp Q 1 j2 2Q1 j 1 2 1 2 1 1 1 1 1 exp exp th 2 , th 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 a 0 (2.3) L2 trong đó, th 2 2 2 (1 )W 1 , cL2 , 2 (1 )T f th 2 j 1 , ( j 1) , j ln j , a 0 (1 th 2 ) 2 2 2 j 1 , và Q là hệ số cân bằng giữa độ phức tạp và j cos 2Q độ chính xác tính toán. 10
- Mệnh đề 2.3. Qua kênh Rayleigh, biểu thức SCP hệ thống RF EH NOMA MEC đường lên là 1 j 1 j 1 j exp exp Q 2 1 2 1 2 1 1 j 1 Q j 1 j exp exp 1 j2 , th 1 2Q j 1 2 S 1 2 1 2 1 1 exp j 1 exp j 1 2 Q 2Q1 j 2 1 j 1 2 1 2 1 22 1 1 exp , th 1 1 2 1 2 (2.4) trong đó, th j2 1 , th 2 1 , th a 0 a 0 a 0 j L 1 cL , th 2 1 , (1 )T , (1 )W th 2 a 0 j f th j 1 ( j 1) , j ln , j , a 0 (1 th ) 2 2 ( j 1)( ) 2 j 1 j , j cos , và Q là hệ số 2 2Q cân bằng giữa độ phức tạp và độ chính xác tính toán. * Tối ưu hóa hiệu năng hệ thống Mô hình toán học của bài toán MSCP cho hệ thống RF EH NOMA MEC đường lên hai người dùng được phát biểu như sau: MSCP : max S (2.5a) subject to: max t1 t2 1 T (2.5b) 0 1 (2.5c) 11
- trong đó (2.5b) đảm bảo tất cả các tác vụ được tính toán thành công trong thời gian trễ tối đa cho phép, (2.5c) mô tả điều kiện của hệ số chuyển mạch thời gian (α). Thuật toán 2.1: Tối ưu hóa SCP dựa trên thuật toán di truyền (MSCP-GA) [5] Input: S , P0, Q, f, c, W, T, L, , th Output: α∗ 1: Khởi tạo: t = 0, MaxIt, nPop, c , m , và (0) 2: Đánh giá FV của pi (0) trong quần thể (0) 3: Tính toán nP 4: while t < MaxIt do 5: for i = 1: nP do 6: Thực hiện RWS 7: end for 8: for i = 1: nP do 2 9: Thực hiện Uniform crossover 10: end for 11: for i = 1: nP do 12: Khởi tạo 0 < r < 1 13: if r < m then 14: Thực hiện Gaussian mutation 15: end if 16: end for 17: Cân chỉnh (t 1) 18: Cập nhật (t 1) 19: t t 1 20: end while 21: Return * Thuật toán 2.2: Tối ưu hóa SCP dựa trên thuật toán vét cạn (MSCP-BF) [6] 12
- Input: S , P0, Q, f, c, W, T, L, , th Output: α∗ 1: Khởi tạo 0 , 10-6 2: while i < 1/ do 3: Đánh giá S (i ) 4: 5: i i 1 6: end while 7: ( S , * ) max( S (i)) * 8: Return α∗ * Kết quả và thảo luận Hình 2.3: SCP theo hệ số chuyển mạch thời gian với các giá trị SNR phát trung bình khác nhau Hình 2.4: MSCP-GA hội tụ với các mức SNR phát trung bình khác nhau trong hệ thống RF EH NOMA MEC đường lên 13
- Hình 2.5: So sánh hiệu năng trong trường hợp sử dụng và không sử dụng thuật toán tối ưu 2.2 Mô hình hệ thống RF EH NOMA MEC đường xuống Hình 2.6 mô tả mạng NOMA MEC thu năng lượng RF, trong đó người dùng (U) có năng lượng hạn chế sẽ thực hiện thu năng lượng RF từ một trạm phát (P) và giảm tải các tác vụ của nó đến hai AP (AP1 và AP2). U phải tải các nhiệm vụ có tính bảo mật cao của mình xuống AP tin cậy (AP1), trong khi các tác vụ không bảo mật có thể được tải xuống cả hai điểm truy cập tin cậy và không tin cậy. Giả sử tác vụ L1-bit được thiết kế để giảm tải cho AP1 để đảm bảo yêu cầu bảo mật của hệ thống, L2-bit còn lại được thiết kế để giảm tải cho AP2. Hình 2.6: Mô hình hệ thống RF EH NOMA MEC cho đường xuống 14
- * Phân tích hiệu năng hệ thống Mệnh đề 2.4. Qua kênh Rayleigh, SCP của hệ thống RF EH NOMA MEC đường xuống theo giao thức NOMA-NAPS là: 0, if th SNAPS 1 1 2 1 1 2 (2.6) 2 12 0 1 2 0 1 2 , if th L2 L1 1 1 1 W 2 1 W 1 trong đó, 2 , 2 2 1 L a 1 0 a 0 1 1 1W 1 1 2 c1L1 cL 1 1 T , 2 1 T 2 2 , 1 1 , f1 f2 th L1 2 1 W 1 v . là hàm Bessel chỉnh sửa dạng thứ 2 và bậc vth. Mệnh đề 2.5. Qua kênh truyền Rayleigh, SCP của hệ thống RF EH NOMA MEC đường xuống theo giao thức NOMA-APS là: 2 vo v vo v1 v v1 , th 1 2 2 SAPS vo v vo v1 v v1 v2 v v2 (2.7) 1 2 , th 1 v3 v v3 1 2 trong đó, v0 2 , v1 2 1 2 , v2 2 1 1 2 01 012 0 1 2 L 1 2 1 W c1L v3 2 2 1 , 2 , 1 T , 012 a 0 f1 v . là hàm Bessel chỉnh sửa dạng thứ 2 và bậc vth. 15
- * Kết quả và thảo luận Hình 2.7: SCP theo hệ số chuyển mạch thời gian với các SNR phát trung bình khác nhau Hình 2.8: So sánh hiệu năng trong trường hợp sử dụng và không sử dụng thuật toán tối ưu 3. GIẢI PHÁP TỐI ƯU VỀ THỜI GIAN SỬ DỤNG CƠ CHẾ LỰA CHỌN ANTEN VÀ CÁC THUẬT TOÁN META- HEURISTIC Mô hình mạng RF EH NOMA MEC cho người dùng đa anten dưới tác động của kênh truyền Nakagami-m, như biểu diễn trong hình 3.1. Cụ thể, một người dùng đa anten (U) thu năng lượng không dây từ trạm phát năng lượng (P) và giảm tải tác vụ đến hai điểm truy cập không dây (AP) không đồng nhất. Giả sử các thiết bị trong mạng hoạt động ở chế độ bán song công, P và các MEC AP là thiết bị đơn anten, AP1 có độ tin cậy cao trong khi AP2 có độ tin cậy thấp hơn. U sử dụng một trong hai kỹ thuật phân tập 16
- thu SC hoặc MRC để thu năng lượng từ P, và dùng toàn bộ năng lượng này để giảm tải tác vụ đến các MEC AP sử dụng kỹ thuật phân tập phát TAS hoặc MRT. Hình 3.1: Mô hình hệ thống RF EH NOMA MEC đường xuống cho người dùng đa anten. Bảng 3.1: Các cơ chế hoạt động của mô hình hệ thống RF EH NOMA MEC cho người dùng đa anten STT Cơ chế thu năng lượng và giảm tải Tên cơ chế P-U U-AP1 U-AP2 1 SC-TAS A SC TAS A TAS A P-U U-AP1 U-AP2 2 SC-TAS B SC TAS B TAS B P-U U-AP1 U-AP2 3 SC-MRT SC MRT MRT P-U U-AP1 U-AP2 4 MRC-MRT MRC MRT MRT * Phân tích hiệu năng hệ thống Mệnh đề 3.1. Qua kênh fading Nakagami-m, SCP của hệ thống đề xuất khi hệ thống sử dụng kịch bản giao tiếp SC-TAS A được cho bởi công thức: S SC TASA P SC TASA , 11 th (3.1) P SC TASA 11 P SC TASA 12 , th 17
- trong đó, N N Q P SC TASA 11 scX tasY i PU 1 1 i2 2Q k 0 scX k l 0 tasY l i 1 x UAtasY scX ln i scX PU ln i scX 1 x tasY tasY , UA tasY 1, UA ln i ln i j 1 mUB mUB 1 scX ln i PU ln i scX scX 1 j 0 j ! UB 1 tasY 1 tasY . tasY j , j ln i x , 1 UA1 tasY j 1 tasZ j 1, ln i N N Q P SC TASA 12 scX tasY i PU 1 1 i2 k 0 scX k l 0 tasY l 2Q i 1 mUB mUB x 1 mUB 1! UB scX ln i scX PU ln i scX 1 1 x1 tasY mUB tasY mUB , 1 2 1 tasY exp UA 1 1 ln i mUB 1! ln i x scX ln i scX tasY PU ln i scX tasY m x mUB , UB 2 , UB ln i i 1 2i 1 kmPU với i , i cos , PU , 2 2Q PU L 1 W lmUA mUB lmUA 2 1 UA , 1 , , UA UB UA a 0 18
- L1 L2 1 1 W 2 1 W 2 1 2 1 1 , 2 , L1 1 a 0 1 2 1 1 W 1 a 0 1 th 1 L1 và Q là hệ số cân bằng giữa độ phức tạp tính 2 1 1W toán và độ chính xác của phép toán. Mệnh đề 3.2. Qua kênh fading Nakagami-m, SCP của hệ thống đề xuất khi hệ thống sử dụng kịch bản giao tiếp SC-TAS B được cho bởi công thức: P SC TASB , S SC TASB SC TASB 11 th (3.2) 11 P P SC TASB , th 12 trong đó, N N Q P SC TASB 11 scX tasZ i PU 1 1 i2 k 0 scX k q 0 tasZ q 2Q i 1 m mUA UA 1 tasZ mUA x 2 mUA 1! UA x scX ln i scX PU ln i scX 1 2 x tasZ mUA , , ln i N N Q P SC TASB 12 scX tasZ i PU 1 1 i2 k 0 scX k q 0 tasZ q 2Q i 1 1 m tasZ p mUA 1 p mUA 1 x UB 1 exp UA p 0 p ! UA UA ln i x scX ln i scX 1 p PU ln i scX ... p 19
- ... x tasZ tasZ , UB 2 tasZ 1, UB 2 ln i ln i scX ln i scX 1 PU ln i scX 2 2 x tasZ tasZ p tasZ p, 2 ln i 2 2 UB tasZ p 1 tasZ p 1, , ln i 2 i 1 2i 1 kmPU với i , i cos , PU , 2 2Q PU L 1 W qmUB mUA qmUB 2 1 UB , 2 , , UB UA UB a 0 L1 L2 1 1 W 2 1 W 2 1 2 1 1 , 2 , L1 1 a 0 1 2 1 1 W 1 a 0 1 th 1 L1 và Q là hệ số cân bằng giữa độ phức tạp tính 2 1 1W toán và độ chính xác của phép toán. Mệnh đề 3.3. Qua kênh fading Nakagami-m, SCP của hệ thống đề xuất khi hệ thống sử dụng kịch bản giao tiếp SC-MRT được cho bởi công thức: S SC MRT P SC MRT , 11 th (3.3) P SC MRT 11 P SC MRT 12 , th trong đó, 20
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kinh tế: An ninh tài chính cho thị trường tài chính Việt Nam trong điều kiện hội nhập kinh tế quốc tế
25 p | 307 | 51
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Giáo dục học: Phát triển tư duy vật lý cho học sinh thông qua phương pháp mô hình với sự hỗ trợ của máy tính trong dạy học chương động lực học chất điểm vật lý lớp 10 trung học phổ thông
219 p | 290 | 35
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Chiến lược Marketing đối với hàng mây tre đan xuất khẩu Việt Nam
27 p | 184 | 18
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Luật học: Hợp đồng dịch vụ logistics theo pháp luật Việt Nam hiện nay
27 p | 270 | 17
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Y học: Nghiên cứu điều kiện lao động, sức khoẻ và bệnh tật của thuyền viên tàu viễn dương tại 2 công ty vận tải biển Việt Nam năm 2011 - 2012
14 p | 269 | 16
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Triết học: Giáo dục Tư tưởng Hồ Chí Minh về đạo đức cho sinh viên trường Đại học Cảnh sát nhân dân hiện nay
26 p | 155 | 12
-
Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu tính toán ứng suất trong nền đất các công trình giao thông
28 p | 223 | 11
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kinh tế Quốc tế: Rào cản phi thuế quan của Hoa Kỳ đối với xuất khẩu hàng thủy sản Việt Nam
28 p | 182 | 9
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Xã hội học: Vai trò của các tổ chức chính trị xã hội cấp cơ sở trong việc đảm bảo an sinh xã hội cho cư dân nông thôn: Nghiên cứu trường hợp tại 2 xã
28 p | 150 | 8
-
Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kinh tế: Phát triển kinh tế biển Kiên Giang trong tiến trình hội nhập kinh tế quốc tế
27 p | 54 | 8
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Luật học: Các tội xâm phạm tình dục trẻ em trên địa bàn miền Tây Nam bộ: Tình hình, nguyên nhân và phòng ngừa
27 p | 199 | 8
-
Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kinh tế: Phản ứng của nhà đầu tư với thông báo đăng ký giao dịch cổ phiếu của người nội bộ, người liên quan và cổ đông lớn nước ngoài nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Việt Nam
32 p | 183 | 6
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Luật học: Quản lý nhà nước đối với giảng viên các trường Đại học công lập ở Việt Nam hiện nay
26 p | 136 | 5
-
Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kinh tế: Các yếu tố ảnh hưởng đến xuất khẩu đồ gỗ Việt Nam thông qua mô hình hấp dẫn thương mại
28 p | 17 | 4
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Ngôn ngữ học: Phương tiện biểu hiện nghĩa tình thái ở hành động hỏi tiếng Anh và tiếng Việt
27 p | 120 | 4
-
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu cơ sở khoa học và khả năng di chuyển của tôm càng xanh (M. rosenbergii) áp dụng cho đường di cư qua đập Phước Hòa
27 p | 9 | 4
-
Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kinh tế: Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc kỳ hạn nợ phương pháp tiếp cận hồi quy phân vị và phân rã Oaxaca – Blinder
28 p | 27 | 3
-
Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kinh tế: Phát triển sản xuất chè nguyên liệu bền vững trên địa bàn tỉnh Phú Thọ các nhân tố tác động đến việc công bố thông tin kế toán môi trường tại các doanh nghiệp nuôi trồng thủy sản Việt Nam
25 p | 173 | 2
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