Xem mẫu
- Nguyễn Anh Tuấn, Võ Nguyễn Quốc Bảo
PHÂN TÍCH XÁC SUẤT DỪNG HỆ THỐNG VÔ
TUYẾN NHẬN THỨC SỬ DỤNG KỸ THUẬT
THU THẬP NĂNG LƯỢNG VÔ TUYẾN
Nguyễn Anh Tuấn*, Võ Nguyễn Quốc Bảo#
*
Tập Đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam
#
Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
Tóm tắt- Bài báo này nghiên cứu hệ thống vô tuyến xuất này, nút mạng của hệ thống vô tuyến nhận thức có
nhận thức sử dụng kỹ thuật thu thập năng lượng từ nguồn thể thu thập năng lượng từ mạng sơ cấp. Nhóm tác giả
phát năng lượng là máy phát của mạng sơ cấp và một cũng xem xét ảnh hưởng của các tham số trong hệ thống
nguồn ngoài độc lập. Nút nguồn phát dữ liệu của mạng đề xuất và xác định được công thức dạng tường minh cho
thứ cấp không có năng lượng lưu trữ mà sử dụng năng xác suất dừng hệ thống thứ cấp.
lượng thu thập từ hai nguồn phát năng lượng linh hoạt để
cung cấp cho các hoạt động truyền phát thông tin. Chúng Thêm vào đó, nhiều nhà nghiên cứu đã tập trung vào
tôi đã đề xuất phương pháp để phân tích xác suất dừng nghiên cứu việc truyền năng lượng không dây từ một
chính xác của hệ thống và biểu diễn dưới dạng tường nguồn ngoài có nguồn năng lượng vô hạn. Với việc thu
minh. Kết quả mô phỏng đã xác nhận tính chính xác của thập năng lượng từ một nguồn ngoài ổn định tăng hiệu
kết quả phân tích và chỉ ra công suất máy phát sơ cấp và năng của hệ thống vô tuyến sử dụng kỹ thuật thu thập
vị trí của mạng thứ cấp ảnh hưởng tới hiệu năng hệ năng lượng [6-8]. Tại [6], nhóm tác giả xem xét và phân
thống.1 tích hiệu năng hệ thống đa chặng, ở đó các nút thu thập
năng lượng vô tuyến từ nhiều nguồn ngoài PB và dùng
năng lượng thu thập được để truyền và thu thông tin từ
Từ khóa- Vô tuyến nhận thức, thu thập năng lượng
các nút khác. Nút đích có nhiều anten và áp dụng kỹ thuật
vô tuyến, nguồn phát.
tổng hợp tối đa để tổng hợp tín hiệu thu được. Tại [7],
nhóm tác giả đã đề xuất phương thức thu phát thông tin
I. GIỚI THIỆU và truyền năng lượng không dây, ở đó việc thu thập năng
lượng từ một nguồn ngoài. Tại [8], nhóm tác giả xem xét
Vô tuyến nhận thức (Cognitive radio-CR) là công nghệ lợi ích của hướng tính anten từ nguồn ngoài PB truyền
hứa hẹn, giúp đạt được hiệu quả sử dụng tần số tốt hơn. năng lượng vô tuyến. Phương thức điều kiển truyền năng
Gần đây, mạng vô tuyến thứ cấp sử dụng kỹ thuật thu lượng đã được đề xuất để có thể tăng khả năng thu thập
thập năng lượng được nhiều nhà khoa học quan tâm. Tại năng lượng và kéo dài thời gian hoạt động của hệ thống.
[1], nhóm tác giả nghiên cứu mạng vô tuyến chuyển tiếp
trong môi trường vô tuyến nhận thức. Tại bài báo này, tác Tuy nhiên, nhược điểm của hệ thống vô tuyến nhận thức
giả phân tích hiệu năng hệ thống nhưng chưa xác định tùy thuộc vào mạng sơ cấp. Vì vậy mà hiệu suất thu thập
được công thức dạng đóng của Xác suất dừng hệ thống. năng lượng từ nguồn sơ cấp là không ổn định. Công suất
Tại [2], nhóm tác giả đề xuất cơ chế truyền thông hợp của PT càng lớn thì hiệu suất thu thập năng lượng tại hệ
tác, hệ thống thứ cấp thu thập năng lượng từ máy phát thống thứ cấp càng cao. Nhưng nó cũng dẫn tới hiệu suất
của hệ thống sơ cấp. Tại [91], kỹ thuật thu thập năng truyền thông tin giảm xuống. Trong trường hợp công suất
lượng và phương thức sử dụng tần số của hệ thống vô của PT hệ thống sơ cấp thấp thì hiệu suất thu thập năng
tuyến nhận thức đã được xem xét với giả thiết không lượng giảm xuống và đồng thời giảm nguy cơ gây nhiễu
hoàn hảo của phần cứng. Xác suất dừng hệ thống đã được cho hệ thống thứ cấp. Vì vậy, một nguồn năng lượng
cải thiện bằng việc tăng số lượng anten của máy phát và ngoài ổn định cung cấp năng lượng cho hệ thống thứ cấp
thu của hệ thống thứ cấp. Tại [3], nhóm tác giả nghiên sẽ tăng hiệu năng của hệ thống. Để tăng hiệu năng của hệ
cứu thông lượng tối đa cho trường hợp một máy phát thứ thống thứ cấp, chúng tôi đề xuất cơ chế thu thập năng
cấp thu thập năng lượng vô tuyến từ môi trường xung lượng của hệ thống thứ cấp, linh động kết hợp của hai
quanh. Tại [4], tác giả xem xét mạng chuyển tiếp trong nguồn năng lượng đó là PT của hệ thống sơ cấp và nguồn
môi trường vô tuyến nhận thức, nút nguồn và nút chuyển năng lượng ngoài ổn định PB. Bằng phương pháp xấp xỉ
tiếp của mạng thứ cấp có thể thu thập năng lượng từ máy mới, chúng tôi xác định được công thức của xác suất
phát của mạng sơ cấp để phát thông tin. Tại [5], nhóm tác dừng hệ thống thứ cấp và xác định các tham số tối ưu để
giả đề xuất phương thức mới cho thu thập năng lượng vô hệ thống có hiệu năng cao nhất.
tuyến với mạng vô tuyến nhận thức có nhiều PU. Với đề
II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG
Tác giả liên hệ: Nguyễn Anh Tuấn
Email: nguyenanh.na2011@gmail.com
Đến toàn soạn: 11/2019, chỉnh sửa 12/2019, chấp nhận đăng:
12/2019
SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 26
- PHÂN TÍCH XÁC SUẤT DỪNG HỆ THỐNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC SỬ DỤNG KỸ THUẬT ……..
Hơn nữa, để không ảnh hưởng đến PR trong mạng sơ cấp
thì công suất tại S phải nhỏ hơn mức ngưỡng I p được
quy định bởi PR, cụ thể:
Ip
PSI = 2
. (3)
g
Từ (2) và (3), công suất phát tại S được biễu biễn như
sau:
Hình 1. Mô hình hệ thống vô tuyến nhận thức thu (4)
thập năng lượng vô tuyến
⎛ 2 Ip ⎞
PSBS = min ⎜ κ PPB f1 , 2 ⎟,
Hình 1 là mô hình hệ thống. Hệ thống thứ cấp gồm nút ⎜ g ⎟
⎝ ⎠
phát S và nút đích D . Nút S phát thông tin tới D
nhưng S bị hạn chế về năng lượng. Do đó, Nút S sẽ thu Với: Ip là mức ngưỡng
thập năng lượng từ PT là máy phát của hệ thống sơ cấp
hoặc/ và từ nguồn năng lượng ngoài ổn định PB. Gọi T là cho phép tại PR.
chu kỳ truyền thông tin từ nguồn S tới D . Ở mỗi chu
kỳ, phần thời gian đầu αT là thời gian S thu thập năng Với phương thức TS:
lượng từ PB hoặc/và PT, khoảng thời gian (1 − α ) T là
Tương tự như phương thức BS, công suất tại S sau khi
dùng để phát thông tin từ S tới D , với 0 ≤ α ≤ 1.
thu thập năng lượng được xác định như sau :
Chúng tôi đề xuất 03 phương thức thu thập năng lượng
PSEH = κ PPT f 2 ,
2 (5)
của nút S như sau:
Phương thức 1: (BS- Beacon scheme): chỉ nguồn năng
lượng ngoài ổn định cung cấp năng lượng cho nút S trong
Công suất tối đa cho phép tại S để không gây can nhiễu
hệ thống thứ cấp. Giả thiết máy phát của hệ thống sơ cấp
lên PR được xác định như sau:
PT ở xa và nó không gây nhiễu cho hệ thống thứ cấp.
Phương thức 2: (TS -Primary Transmitter Scheme): Chỉ Ip
PSI = 2
, (6)
có máy phát PT truyền năng lượng vô tuyến cho nút S. g
Nhưng máy phát PT của hệ thống sơ cấp gây nhiễu cho
hệ thống thứ cấp. Trường hợp này không có nguồn năng Do đó, công suất phát tại S được biễu biễn như sau:
lượng ngoài PB.
⎛ Ip ⎞
Phương thức 3: (MBT scheme- Maximize the transmit 2
PSTS = min ⎜ κ PPT f 2 , 2 ⎟
⎜ (7)
power of PB and PT Scheme): Có hai nguồn năng lượng ⎝ g ⎟⎠
đó là máy phát PT và một nguồn năng lượng ngoài PB.
Nhưng nút S sẽ lựa chọn nguồn năng lượng có mức cao
nhất để thu thập năng lượng.
Với phương thức MBT:
Với phương thức BS:
Một cách tương tự, công suất tại S sau khi thu
thập năng lượng là tại S như sau:
Năng lượng thu thập tại S là :
( ),
2
EH S = εα TPPB f1 , PSEH = max κ PPB f1 , κ PPT f 2
2 2
(1)
(8)
Với ε là hiệu suất chuyển đổi năng lượng. Công suất
phát của S trong khoảng thời gian (1 − α ) T là:
Công suất tối đa cho phép tại S để không gây can nhiễu
lên PR là
2
PSEH = κ PPB f1 , (2)
Ip
εα PSI = .
với hệ số κ được định nghĩa κ = . g
2
1−α (9)
SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 27
- Nguyễn Anh Tuấn, Võ Nguyễn Quốc Bảo
Do đó, công suất phát tại S được biễu biễn như sau: Xác suất dừng hệ thống OP được xác định như sau:
⎛ Ip ⎞ ⎡ ⎛ ⎞ ⎤
( ), g
2
2 2 2 I h
PSMBT = min ⎜ max κ PPB f1 , κ PPT f 2 ⎟ OP = Fγ s ( γ th ) = Pr ⎢min ⎜ κ PPB f1 h , p 2 ⎟ < γ th ⎥
2
⎜ 2
⎟ ⎢ ⎜ g ⎟⎠ ⎥
⎝ ⎠ ⎣ ⎝ ⎦
(10
⎡ 2 Ip 2 γ th ⎤
= Pr ⎢ g < ,h < 2⎥
+
) κ PPB f1
2
κ PPB f1 ⎦⎥
⎣⎢
III. PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG HỆ THỐNG ⎡ 2 Ip 2 γ th g ⎤
2
Pr ⎢ f1 > 2
, h < ⎥
⎣⎢ κ PPB g I p ⎦⎥
Xác suất dừng hệ thống được xác định như sau: (13)
+∞
⎛ I ⎞ ⎛ γ ⎞
= ∫ Fg 2 ⎜ p ⎟Fh 2 ⎜ th ⎟ f f 2 ( x ) dx +
sch
Pout = Pr ⎡⎣(1 − α ) log 2 (1 + γ Ssch ) < Rth ⎤⎦ , (11) ⎝ κ PPB x ⎠ 42⎝44444444444
104444444444444444
κ PPB x ⎠ 1 (5.11)
4444443
I1
+∞
⎡ ⎛ I p ⎞⎤ ⎛ γ x ⎞
với sch ∈ { BS , TS , MBT } . ∫0 ⎢1 − F f1 2 ⎜⎝ κ PPB x ⎟⎠⎥Fh 2 ⎜⎜ Ithp ⎟⎟ f g 2 ( x ) dx
⎣
14444444444444444442 ⎦ 4444444444444444443
⎝ ⎠
2 I2
PSEH = κ PPT f 2 ,
Giả sử các hàm và biến như sau: Biểu thức I1 của công thức (5.13) được xác định như
sasau:
+∞
ab ⎛ c ⎞
Θ ( a , b, c ) = ∫ x + a exp ⎜⎝ − x − bx ⎟⎠dx +∞
⎡ ⎛ λg I p ⎞ ⎤ ⎡ ⎛ λh γ th ⎞⎤
0 I1 = ∫ ⎢⎢1 − exp ⎜⎝ − κ P ⎟ ⎥ ⎢1 − exp ⎜ −
PB x ⎠ ⎥ ⎝ κΨ x
⎟⎥
⎠⎦
0 ⎣ ⎦⎣
λ f exp ( −λ f x ) dx
∞
abx ⎛ c ⎞
ϒ ( a , b, c ) = ∫ exp ⎜ − − bx ⎟ dx (14)
0
1 + ax ⎝ x ⎠
1 1
= 1 − χ (θ ) − χ (ϑ ) + χ (θ + ϑ )
Ta đặt các tham số như sau:
Tiếp theo, xác định được I2 như sau:
Ip λhγ th Ω
ζ = , Ω= ,φ = ; +∞
⎛ λ f1 I p ⎞ ⎡ ⎛ λhγ th x ⎞ ⎤
κ PPT κλ f ζ3 I2 = ∫0 ⎝ κ PPB x ⎠ ⎢
exp ⎜ − ⎟ ⎢1 − exp ⎜⎜ − ⎟⎥
I p ⎠⎟ ⎦⎥
⎣ ⎝
λhγ th λ f λg λ f I p * λg exp ( −λg x ) dx
θ= 1
,ϑ = 1
, (15)
κ PPB κ PPB λg I p
= χ (ϑ ) − χ (θ + ϑ ) .
λhγ th + I p λg
và χ ( x ) = 2 xK1 2 x . ( )
Thay (14) và (15) vào (13) có thể xác định được xác suất
Để xác định xác suất dừng của hệ thống theo từng dừng của hệ thống.
phương thức, Nghiên cứu sinh xác định lần lượt như dưới
đây. b. Phương thức TS
a. Phương thức BS Với trường hợp này, hệ thống thứ cấp thu thập năng
lượng từ nguồn phát PT của hệ thống sơ cấp. Nghiên cứu
Với trường hợp chỉ có PB là truyền năng lượng không sinh xác định SNR của hệ thống thứ cấp như sau:
dây cho hệ thống thứ cấp, ta có SNR được xác định như
sau: ⎛ 2 Ip ⎞ h
2
γ TS
= min ⎜ κ PPT f 2 , 2 ⎟ (16)
⎛
S
⎜ g ⎟⎠ PPT f 3
2
2 Ip ⎞ 2 ⎝
γ SBS = min ⎜ κ PPB f1 , 2 ⎟ h , (12) (5.12)
⎜ g ⎟⎠
⎝
Xác suất dừng hệ thống OP được xác định như sau
εα
Với κ = .
1−α
SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 28
- PHÂN TÍCH XÁC SUẤT DỪNG HỆ THỐNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC SỬ DỤNG KỸ THUẬT ……..
OP = Fγ TS ( γ th ) ⎛ Ip ⎞ h
2
γ
2
(
= min ⎜ max κ PPB f1 , κ PPT f 2
2
) , 2⎟
S
MBT
⎡ ⎛ ⎞ h2 ⎤ ⎜ g ⎟⎠ PPT f3
S 2
2 I
= Pr ⎢ min ⎜ κ PPT f 2 , p2 ⎟
⎜ ⎟P f 2
< γ th ⎥ ⎝
⎢⎣ ⎝ g ⎠ PT 3 ⎥⎦
⎡ γ 2 Ip ⎤ Xác suất dừng hệ thống OP được xác định như sau:
= Pr ⎢ X < th 2 , g < 2
⎥+
⎣⎢ κ f2 κ PPT f 2 ⎦⎥
(17) OP = Fγ MBT ( γ th )
⎡ γ P g
2
2 Ip ⎤
+ P r ⎢ X < th PT , f2 > ⎥,
S
2
⎢⎣ κ PPT g ⎥⎦ ⎡ 2
⎤
(κ P )P hf
Ip 2 2
⎢ max PB f1 ,κ PPT f 2 2
< γ th ,⎥
+∞
⎛γ ⎞ ⎛ I ⎞ ⎢ ⎥
= ∫ FX ⎜ th ⎟F g 2 ⎜ p ⎟ f f 2 ( x ) dx = Pr ⎢ PT 3
⎥
κ
⎝ ⎠ κ PPT x ⎠ 2
⎝ 2444444
(κ P )< g
0
x ⎢ max 2 2 Ip ⎥
144444 4 3
I3 ⎢ PB f1 ,κ PPT f 2 2 ⎥
⎣ ⎦
⎡ +∞
⎛ I p ⎞ ⎤ ⎛ γ th PPT x ⎞
+ ∫ ⎢1 − F f 2 ⎜ ⎟ ⎥FX ⎜⎜ ⎟⎟ f g 2 ( x ) dx , ⎡ 2
Ip ⎤
( )> g
Ip h
⎝ κ PPT x 4
2 2
⎢ ⎠ ⎦⎥244444444 + Pr ⎢ < γ th ,max κ PPB f1 , κ PPT f 2 ⎥
0 ⎣ ⎝ Ip ⎠ 3 ,
2
14444444 2 2 2
I4 ⎣⎢ g PPT f3 ⎦⎥
với X = h
2 2
f3 . Đặt I5 là biểu thức của công thức (23) như sau:
⎡ h2 γ Ip ⎤
Hàm CDF của X được tính như sau: I 5 = Pr ⎢ 2 < th , g <
2
⎥
⎢⎣ f 3 κY κ PPT Y ⎥⎦
(24)
⎡ h2 ⎤ +∞
⎛γ ⎞ ⎛ Ip ⎞
FX ( y ) = Pr ⎢ 2 < y ⎥ = ∫ FX ⎜ th ⎟F g 2 ⎜ ⎟ fY ( x ) dx
⎢⎣ f 3 ⎥⎦ 0 ⎝ κ x ⎠ ⎝ κ PPT x ⎠
+∞
∫ F ( yx ) f ( x )
2
=
( )
(18) P h 2 2
với μ = PB , X = and Y = max μ f1 , f 2
2 2
h f3
0 2
PPT f3
λh y
dx =
λ f + λh y 3
Xác định CDF và PDF của Y như sau:
( ) < z ⎤⎦⎥
Thay (18) vào (17) xác định được I3 như sau:
FY ( z ) = Pr ⎡⎢ max μ f1 , f 2
2 2
⎣
+∞ Ωλ f2 exp −λ f2 x ( )dx − ⎛z⎞
I3 = ∫ x+Ω = F f 2 ⎜ ⎟ F f 2 (z)
0
(19) 1
⎝μ⎠ 2
+∞
Ωλ f 2 ⎛ I p λg ⎞
−∫ exp ⎜ − − λ f2 x ⎟dx ⎛ λf z ⎞
x+Ω ⎝ κ PPT x ⎠ (
= 1 − exp −λ f 2 z − exp ⎜ − 1 ⎟ ) (25)
⎝ μ ⎠
0
Áp dụng biến đổi (3.383.10) tại [40] để xác định I3 như ⎛ λf z ⎞
sau: + exp ⎜ − 1 − λ f 2 z ⎟
⎝ μ ⎠
( ) (
I 3 = Ωλ f2 exp Ωλ f2 Γ 0, Ωλ f2 − Θ Ω, λ f2 , λg ζ ) ( ) (20)
và
Tương tự như vậy, I4 được xác định:
λf ⎛ λf z ⎞
(
fY ( z ) = λ f2 exp −λ f2 z + ) μ
1
exp ⎜ − ⎟
1
∞
φλg x ⎛ λf ζ ⎞ ⎝ μ ⎠
I4 = ∫
1+ φ x
(
exp ⎜ − 2 − λg x ⎟ dx = ϒ φ , λ g , λ f 2 ζ ) (21)
⎛ λf ⎞ ⎛ ⎛ λf ⎞ ⎞ (26)
⎝ x ⎠
0
− ⎜ 1 + λ f2 ⎟ exp ⎜⎜ − ⎜ 1 + λ f2 ⎟ z ⎟⎟
⎝ μ ⎠ ⎝ ⎝ μ ⎠ ⎠
Sau đó, thay thế (20) và (21) vào (17), ta xác định được
xác suất dừng hệ thống OP. Thay thế CDF của X, và PDF của Y vào công thức (24),
ta có:
c. Phương thức MBT:
Trường hợp này, nguồn năng lượng cung cấp cho hệ
thống thứ cấp bao gồm cả PT và PB. Nguồn năng lượng
được chọn là nguồn năng lượng có mức cao hơn. SNR
của hệ thống thứ cấp được xác định như sau:
SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 29
- Nguyễn Anh Tuấn, Võ Nguyễn Quốc Bảo
⎡ Ω Ω λ f1 ⎛ λ f x ⎞⎤ đúng đắn của phân tích lý thuyết. Để khảo sát xác suất
⎢ λ f2 exp −λ f2 x +( μ
)
exp ⎜ − 1 ⎟ ⎥ dừng hệ thống OP, chúng tôi chọn tốc độ dữ liệu tối thiểu
+∞
⎢ x + Ω x + Ω ⎝ μ ⎠⎥
I5 = ∫ ⎢ ⎥dx là R=1 bit/s/Hz.
0 ⎢ − Ω ⎛ λ f1 + λ ⎞ exp ⎛⎜ − ⎛ λ f1 + λ ⎞ x ⎞⎟ ⎥
⎢ x+Ω⎜ μ f2 ⎟ ⎜ ⎜ μ f2 ⎟ ⎟
⎥
⎣ ⎝ ⎠ ⎝ ⎝ ⎠ ⎠ ⎦
⎡ Ω ⎛ λζ ⎞ ⎤
⎢ λ f2 exp ⎜ − g − λ f2 x ⎟ ⎥
⎢x+Ω ⎝ x ⎠ ⎥
+∞ ⎢ ⎥
Ω λ f1 ⎛ λg ζ λ f1 x ⎞
− ∫ ⎢⎢ + exp ⎜ − − ⎟ − ⎥dx
⎥
x + Ω μ ⎝ x μ ⎠
0
⎢ ⎥
⎢ Ω ⎛ λf ⎞ ⎛ λ ζ ⎛ λ ⎞ ⎞ ⎥
⎢ + λ f2 ⎟ exp ⎜ − − ⎜ 1 + λ f2 ⎟ x ⎟ ⎥
g f
⎜
1
⎢⎣ x + Ω ⎝ μ ⎜ ⎟
⎠ ⎝ x ⎝ μ ⎠ ⎠ ⎥⎦
(27)
Áp dụng (3.383.10) tại [40] xác định được I5 như sau:
λf ⎛ λf ⎞ ⎛ λf ⎞
( ) (
I 5 = λ f 2 Ω exp λ f 2 Ω Γ 0, λ f 2 Ω +
μ
Ω exp ⎜ ) Ω ⎟ Γ ⎜ 0,
1
Ω⎟1 1
⎝ μ ⎠ ⎝ μ ⎠
⎛ λf ⎞ ⎛⎛ λf ⎞ ⎞ ⎛ ⎛ λf ⎞ ⎞ (28)
−⎜ + λ f ⎟ Ω exp ⎜⎜ ⎜
1
+ λ f ⎟ Ω ⎟⎟ Γ ⎜⎜ 0, ⎜
1
+ λ f ⎟ Ω ⎟⎟ 1
⎝ μ ⎠
2
⎝⎝ μ ⎠ ⎠ ⎝ ⎝ μ 2
⎠ ⎠
2
⎛ λf ⎞ ⎛ λf ⎞
( )
− Θ Ω, λ f 2 , λgζ − Θ ⎜ Ω, 1 , λgζ ⎟ + Θ ⎜ Ω, 1 + λ f 2 , λgζ ⎟
μ μ Hình 2. Xác suất dừng hệ thống theo công suất máy
⎝ ⎠ ⎝ ⎠
phát PT và nguồn năng lượng ngoài PB
Biểu thức còn lại của công thức (23) xác định như sau:
Tại Hình 2, công suất máy phát PB từ -20 tới 40 dB
trong phương thức MBT. Trong khi đó, công suất máy
⎡ ⎤ 2
( )
Ip Ip h
2 2
I6 = Pr ⎢max μ f1 , f2 > 2
, 2 2
< γ th ⎥ = phát của PT thay đổi từ -20 tới 40 dB trong phương thức
⎣⎢ κ PPT g g PPT f3 ⎦⎥ TS và BS. Kết quả mô phỏng cho thấy kết quả phân tích
+∞
⎡ ⎛ I p ⎞⎤ ⎛ γ th PPT x ⎞ lý thuyết và mô phỏng là trùng khít cho thấy tính đúng
= ∫ ⎢1 − FY ⎜ ⎟⎥FX ⎜ ⎟ f 2 ( x) dx đắn của phân tích và xác định biểu thức tính xác suất
⎢
0 ⎣ ⎝ κ PPT x ⎠⎥⎦ ⎜⎝ I p ⎟⎠ g
dừng hệ thống. Có thể nhận thấy, với phương thức MBT
⎡ ⎤
⎢λ Ω x ⎥ và TS, hiệu năng của hệ thống cao khi công suất máy
⎛ λ f2 I p ⎞
⎢ g
exp ⎜ − − λg x ⎟ + ⎥ phát của PT và PB thấp từ -20 tới10 dB. Sau đó hiệu
⎢ ζ 1+ xΩ ⎝ κ PPT x ⎠ ⎥
⎢ ⎥ năng hệ thống giảm xuống khi công suất PT và PB tăng
ζ
⎢ ⎥ lên. Với phương thức BS thì ngược lại, hiệu năng hệ
+∞
λ
⎢ g Ω x ⎛ λ I ⎞ ⎥
= ∫⎢ exp ⎜ − 1
f p
− λg x ⎟ ⎥dx thống thấp khi nguồn năng lượng PB có công suất thấp
0 ⎢ ζ 1+
Ω ⎝ μκ ⎠
x PPT x ⎥ và hiệu năng tăng lên khi công suất lớn từ 10 dB tới 40
⎢ ζ ⎥ dB. Nguyên nhân là trong các phương thức MBT và TS,
⎢ ⎥
⎢− λg Ω x exp − ⎛ λ f1 p + f2 I p ⎞ 1 − λ x ⎥
⎛ I λ ⎞ nút nguồn thu thập năng lượng từ cả PB và PT, do đó khi
⎢ ζ ⎜ ⎜
⎜ μκ P ⎟ ⎟
g ⎟⎥
Ω ⎝ ⎝ κ PPT ⎠ x ⎠⎥
(29) công suất PT tăng lên sẽ tỷ lệ thuận với công suất nhiễu
⎢ 1+ x PT
⎣ ζ ⎦ gây ra cho hệ thống. Kết quả là hiệu năng hệ thống giảm.
Trong khi đó với phương thức BS, nút nguồn chỉ thu thập
Sau một vài biến đổi, ta có: năng lượng từ PB nên khi tăng công suất PB sẽ kéo theo
sự cải thiện hiệu năng hệ thống.
⎛Ω ⎞ ⎛Ω λf λf ζ ⎞
I 6 = ϒ ⎜ , λg , λ f 2 ζ ⎟ + ϒ ⎜ , λg , 1 2 ⎟
⎝ ζ ⎠ ⎝ ζ μ ⎠
(30)
⎛Ω λf λf ζ ⎞
− ϒ ⎜ , λg , 1 2 + λ f 2 ζ ⎟
⎝ζ μ ⎠
Thay thế (28) và (30) vào Công thức (23) xác định được
xác suất dừng hệ thống.
IV.KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
Phần trước đã xác định được công thức tính OP của hệ
thống cho hệ thống vô tuyến nhận thức có sử dụng kỹ
thuật thu thập năng lượng tại nút nguồn S với nguồn năng
lượng từ nguồn năng lượng ngoài PT và PB . Phần này,
chúng tôi sẽ khảo sát, mô phỏng để chứng minh tính Hình 2. Xác suất dừng hệ thống theo Ip (dB)
SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 30
- PHÂN TÍCH XÁC SUẤT DỪNG HỆ THỐNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC SỬ DỤNG KỸ THUẬT ……..
Hình 3 mô phỏng xác suất dừng hệ thống theo I p . Hình 5 mô phỏng xác suất dừng hệ thống theo khoảng
cách của PT và PB tới Nút nguồn S của hệ thống vô
Xác suất dừng của tất cả các phương thức đạt bão hòa khi tuyến nhận thức. Cự ly của PB thay đổi từ 0.1 tới 1. Theo
Ip cao hơn 5 dB. Nguyên nhân là tỷ lệ công suất tín hiệu trục X. Trong khi khoảng cách của PT thay đổi XPT = XPB
trên nhiễu (SNR) của tất các các phương thức đều bị giới =0.1. Nhận thấy xác suất dừng của hệ thống cải thiện với
hạn bởi ràng buộc về mức can nhiễu tối đa, thể hiện như các phương thức MBT. Hình 5 còn thể hiện sự phụ thuộc
trong (2), (6), và (12) đối với phương thức BS, TS, và quan trọng của hiệu năng hệ thống vào việc định vị các vị
MBT, tương ứng. Hơn nữa, Hình 3 còn thể hiện hiệu trí của các nút PB và PT trong mạng cũng như vị trí của
năng của phương thức MBT tốt nhất trong tất cả các chúng đối với nút nguồn S. Cụ thể, khi các nút PB và PT
phương thức để xuất khi xét cùng trong một yêu cầu về di chuyển gần về phía nguồn, nghĩa là XPT = XPB = 0.1,
ngưỡng nhiễu I p của mạng vô tuyến nhận thức. Nguyên hiệu năng của các phương thức tăng lên vì nút nguồn có
nhân vì phương thức MBT lựa chọn nguồn năng lượng nhiều cơ hội thu thập được một lượng lớn năng lượng.
bức xạ lớn nhất để thu thập, dẫn đến hiệu năng của hệ Ngược lại, khi các nut PB và PT di chuyển ra xa nút
thống vượt trội hơn so với các phương thức BS và TS. nguồn, nghĩa là XPT = XPB = 0.9, hiệu năng của các
phương thức xấu đi vì nút nguồn thu thập năng lượng từ
PB và PT một cách hạn chế. Cuối cùng, Hình 5 cũng thể
hiện, xác xuất dừng của hệ thống là một hàm phức tạp
theo hệ số suy hao đường truyền.
V. KẾT LUẬN
Trong bài báo này, chúng tôi đã nghiên cứu hệ thống vô
tuyến nhận thức sử dụng kỹ thuật thu thập năng lượng vô
tuyến từ nguồn ngoài PB và nguồn năng lượng từ máy
phát PT của hệ thống sơ cấp. Chúng tôi đã dùng phương
pháp giải tích xấp xỉ mới để xác định xác suất dừng hệ
thống dưới dạng công thức đóng. Đồng thời đã mô phỏng
theo nguyên lý Monte-Carlo để chứng minh tình đúng
đắn của công thức xác suất dừng hệ thống, đồng thời
đánh giá và tìm các giá trị tham số tối ưu của hệ thống.
Hình 4. Xác suất dừng hệ thồng theo hệ số α
Hình 4, xác suất dừng của hệ thống là một hàm phức tạp TÀI LIỆU THAM KHẢO
theo biến α và hàm có đặc tính “hàm lồi” (convex [1] D. K. Nguyen, M. Matthaiou, T. Q. Duong, and H.
function). Do đó tồn tại một giá trị tối ưu làm cho xác Ochi, "RF energy harvesting two-way cognitive DF
suất dừng đạt cực tiểu. Đối với phương thức MBT, giá trị relaying with transceiver impairments," in IEEE
α tối ưu khoảng 0.6 trong khi của phương thức BS và International Conference on Communication
TS lần lượt là khoảng 0.65 và 0.7, tương ứng. Như vậy là Workshop (ICCW), 2015, pp. 1970-1975.
hiệu năng của hệ thống tối ưu khi hệ thống tiêu tốn [2] G. Zheng, Z. K. M. Ho, E. A. Jorswieck, and B. E.
khoảng 60% thời gian của một chu kỳ thời gian để thu Ottersten, "Information and Energy Cooperation in
thập năng lượng tại nút nguồn S. Một lần nữa cho thấy, Cognitive Radio Networks," IEEE Trans. Signal
hiệu năng của phương thức MBT là tối ưu nhất trong các Processing, vol. 62, pp. 2290-2303, 2014.
phương pháp đề xuất. [3] T. N. NGUYEN, T. T. DUY, L. Gia-Thien, P. T.
TRAN, and M. VOZNAK, "Energy Harvesting-
based Spectrum Access With Incremental
Cooperation, Relay Selection and Hardware
Noises," RADIOENGINEERING, vol. 25, p. 11,
2016.
[4] Z. Wang, Z. Chen, B. Xia, L. Luo, and J. Zhou,
"Cognitive relay networks with energy harvesting
and information transfer: Design, analysis, and
optimization," IEEE Transactions on Wireless
Communications, vol. 15, pp. 2562-2576, 2016.
[5] S. A. Mousavifar, Y. Liu, C. Leung, M. Elkashlan,
and T. Q. Duong, "Wireless Energy Harvesting and
Spectrum Sharing in Cognitive Radio," in Vehicular
Technology Conference (VTC Fall), 2014 IEEE
80th, 2014, pp. 1-5.
Hình 5. Xác suất dừng hệt hống theo khoảng cách của PB và [6] Liu, Yuanwei, et al. "Wireless Energy Harvesting in
PT tới nút nguồn S a Cognitive Relay Network." IEEE Trans. Wireless
Communications 15.4 (2016): pp.2498-250
SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 31
- Nguyễn Anh Tuấn, Võ Nguyễn Quốc Bảo
[7] Nguyen Toan Van, Nhu Tri Do, Vo Nguyen Quoc Design and outage analysis," Journal of
Bao, Beongku An, Performance Analysis of Communications and Networks, vol. 20, no. 1, pp.
Wireless Energy Harvesting Multihop Cluster- 29-46, 2018.
Based Networks over Nakgami-m Fading [19] N. T. Do, D. B. da Costa, T. Q. Duong, V. N. Q.
Channels, IEEE Access, vol. 6, pp. 3068 - 3084, Bao, and B. An, "Exploiting Direct Links in
Dec. 2017. Multiuser Multirelay SWIPT Cooperative Networks
[8] J. Guo, S. Durrani, X. Zhou, and H. With Opportunistic Scheduling," IEEE Transactions
Yanikomeroglu, "Outage probability of ad hoc on Wireless Communications, vol. 16, no. 8, pp.
networks with wireless information and power 5410-5427, 2017.
transfer," IEEE Wireless Communications Letters, [20] N. T. Van, T. N. Do, V. N. Q. Bao, and B. An,
vol. 4, pp. 409-412, 2015. "Performance Analysis of Wireless Energy
[9] ZHANG, Keyi, et al. AP scheduling protocol for Harvesting Multihop Cluster-Based Networks Over
power beacon with directional antenna in Energy Nakagami- ${m}$ Fading Channels," IEEE Access,
Harvesting Networks. In: Applied System vol. 6, pp. 3068-3084, 2018.
Innovation (ICASI), 2017 International Conference [21] N. P. Le, "Throughput Analysis of Power-Beacon-
on. IEEE, 2017. p. 906-909. Assisted Energy Harvesting Wireless Systems Over
Non-Identical Nakagami- ${m}$
- PHÂN TÍCH XÁC SUẤT DỪNG HỆ THỐNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC SỬ DỤNG KỸ THUẬT ……..
Harvesting DF Relaying," IEEE Communications Energy Harvesting," IEEE Transactions on Wireless
Letters, vol. PP, no. 99, pp. 1-1, 2017. Communications, vol. PP, no. 99, pp. 1-1, 2017.
[31] Z. Zhang, Z. Ma, Z. Ding, M. Xiao, and G. [37] N. T. P. Van, S. F. Hasan, X. Gui, S.
Karagiannidis, "Full-Duplex Two-Way and One- Mukhopadhyay, and H. Tran, "Three-Step Two-
Way Relaying: Average Rate, Outage Probability Way Decode and Forward Relay With Energy
and Tradeoffs," IEEE Transactions on Wireless Harvesting," IEEE Communications Letters, vol. 21,
Communications, vol. PP, no. 99, pp. 1-1, 2016. no. 4, pp. 857-860, 2017.
[32] Y. Gu, H. Chen, Y. Li, L. Song, and B. Vucetic, [38] R. Boris and W. Armin, "Spectral efficient protocols
"Short-Packet Two-Way Amplify-and-Forward for half-duplex fading relay channels," Selected
Relaying," IEEE Signal Processing Letters, vol. 25, Areas in Communications, IEEE Journal on, vol.
no. 2, pp. 263-267, 2018. 25, no. 2, pp. 379-389, 2007.
[33] J. Zhang, Q. Li, K. J. Kim, Y. Wang, X. Ge, and J. [39] I. Krikidis, Z. Gan, and B. Ottersten, "Harvest-use
Zhang, "On the Performance of Full-Duplex Two- cooperative networks with half/full-duplex
Way Relay Channels With Spatial Modulation," relaying," in Wireless Communications and
IEEE Transactions on Communications, vol. 64, no. Networking Conference (WCNC), 2013 IEEE, 2013,
12, pp. 4966-4982, 2016. pp. 4256-4260.
[34] D. K. Nguyen, M. Matthaiou, T. Q. Duong, and H. [40] I. S. Gradshteyn, I. M. Ryzhik, A. Jeffrey, and D.
Ochi, "RF energy harvesting two-way cognitive DF Zwillinger, Table of integrals, series and products,
relaying with transceiver impairments," in IEEE 7th ed. Amsterdam ; Boston: Elsevier, 2007, pp. xlv,
International Conference on Communication 1171 p.
Workshop (ICCW), 2015, no. Jun. , pp. 1970-1975.
[35] K. Tutuncuoglu, B. Varan, and A. Yener, [41] M. Abramowitz, I. A. Stegun, and Knovel (Firm).
"Throughput Maximization for Two-Way Relay (1972). Handbook of mathematical functions with
Channels With Energy Harvesting Nodes: The formulas, graphs, and mathematical tables (10th
Impact of Relaying Strategies," Communications, printing, with corrections. ed.). Available:
IEEE Transactions on, vol. 63, no. 6, pp. 2081- http://www.convertit.com/Go/GovCon/Reference/A
2093, 2015. MS55.ASP?Res=200&Page=-1
[36] W. Li, M. L. Ku, Y. Chen, K. J. R. Liu, and S. Zhu,
"Performance Analysis for Two-Way Network-
Coded Dual-Relay Networks with Stochastic
khoa học chuyên ngành uy tín trong và ngoài nước, ví dụ:
Nguyễn Anh Tuấn nhận Transactions on Emerging Telecommunications
bằng kỹ sư và bằng thạc sĩ Technologies (Wiley ETT), VNU Journal of Computer
tại Trường Đại Học Bách Science and Communication Engineering. TS. Bảo đã tham
Khoa Hà Nội năm 2002 và gia tổ chức nhiều hội nghị quốc gia và quốc tế, ví dụ: ATC
năm 2006. ThS. Tuấn có 17 (2013, 2014), NAFOSTED-NICS (2014, 2015, 2016),
năm công tác tại Cục Tần REV-ECIT 2015, ComManTel (2014, 2015), và
Số Vô Tuyến Điện – Bộ SigComTel 2017. Hướng nghiên cứu hiện tại đang quan
Thông tin và Truyền thông. tâm bao gồm: vô tuyến nhận thức, truyền thông hợp tác,
Hiện đang công tác tại Tập truyền song công, bảo mật lớp vật lý và thu thập năng lượng
đoàn Bưu chính viễn thông vô tuyến.
Việt Nam và là nghiên cứu
sinh của Học Viện Công
Nghệ Bưu Chính Viễn Thông. Hướng nghiên cứu hiện tại
đang quan tâm bao gồm: thông tin vô tuyến, quy hoạch tần
số, kỹ thuật thu thập năng lượng vô tuyến, phân tích hiệu
năng mạng vô tuyến.
Võ Nguyễn Quốc Bảo tốt
nghiệp Tiến sĩ chuyên ngành
vô tuyến tại Đại học Ulsan,
Hàn Quốc vào năm 2010.
Hiện nay, TS. Bảo là phó
giáo sư của Bộ Môn Vô
Tuyến, Khoa Viễn Thông 2,
Học Viện Công Nghệ Bưu
Chính Viễn Thông Cơ Sở
Thành Phố Hồ Chí Minh và
đồng thời là giám đốc của phòng thí nghiệm nghiên cứu vô
tuyến(WCOMM). TS. Bảo hiện là thành viên chủ chốt
(senior member) của IEEE và là tổng biên tập kỹ thuật của
tạp chí REV Journal on Electronics and Communication.
TS. Bảo đồng thời là biên tập viên (editor) của nhiều tạp chí
SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 33
nguon tai.lieu . vn
