Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Phát triển giải pháp cảm biến phổ cho hệ thống vô tuyến nhận thức

Chia sẻ: Trần Văn Yan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:107

Thêm vào BST

Báo xấu

15
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích nghiên cứu của đề tài là Nghiên cứu các thuật toán ước lượng công suất nhiễu để xác định ngưỡng quyết định cho kỹ thuật ED nhằm nâng cao hiệu quả cảm biến phổ. Nghiên cứu các thuật toán kết hợp thông tin thống kê việc chiếm giữ kênh truyền trong quá khứ và dữ liệu thu được ở hiện tại để dự đoán khả năng chiếm giữ kênh truyền ở thời điểm hiện tại.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Phát triển giải pháp cảm biến phổ cho hệ thống vô tuyến nhận thức

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ ----------------- NGUYỄN VIẾT TUYẾN PHÁT TRIỂN GIẢI PHÁP CẢM BIẾN PHỔ CHO HỆ THỐNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số : 9 52 02 03 HÀ NỘI - 2018
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ ----------------- NGUYỄN VIẾT TUYẾN PHÁT TRIỂN GIẢI PHÁP CẢM BIẾN PHỔ CHO HỆ THỐNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số : 9 52 02 03 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. PGS-TS VÕ KIM 2. TS NGUYỄN HẢI DƯƠNG HÀ NỘI - 2018
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan các kết quả trình bày trong luận án là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của các cán bộ hướng dẫn. Các số liệu, kết quả trình bày trong luận án là hoàn toàn trung thực, một phần đã được công bố trên các tạp chí khoa học chuyên ngành, kỷ yếu hội nghị khoa học trong nước và quốc tế. Phần còn lại chưa được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào. Các kết quả sử dụng tham khảo đều đã được trích đầy đủ và theo đúng quy định. Hà Nội, ngày 15 tháng 12 năm 2018 NGHIÊN CỨU SINH Nguyễn Viết Tuyến
LỜI CẢM ƠN Trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận án này, tác giả đã nhận được nhiều sự giúp đỡ và đóng góp quý báu. Đầu tiên, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS. Võ Kim, TS. Nguyễn Hải Dương đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ tác giả trong quá trình nghiên cứu. Xin trân trọng cảm ơn TS. Hoàng Mạnh Kha đã có những góp ý quan trọng trong quá trình thực hiện luận án. Tác giả xin chân thành cảm ơn Bộ môn Xung số - Vi xử lý Khoa Vô tuyến Điện tử, Phòng Sau Đại học Học viện Kỹ thuật Quân sự đã tạo điều kiện thuận lợi để tác giả hoàn thành luận án. Tác giả cũng xin cảm Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, là đơn vị chủ quản, đã tạo điều kiện cho phép tác giả có thể tham gia nghiên cứu trong các năm làm nghiên cứu sinh. Cuối cùng, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp đã luôn động viên, giúp đỡ tác giả vượt qua các khó khăn để đạt được những kết quả nghiên cứu như ngày hôm nay. Hà Nội, ngày 18 tháng 12 năm 2018 NGHIÊN CỨU SINH Nguyễn Viết Tuyến
i MỤC LỤC MỤC LỤC ......................................................................................................... i DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ............................................................... iii DANH MỤC HÌNH VẼ .................................................................................. v DANH MỤC BẢNG BIỀU, LƯỢC ĐỒ ...................................................... vii DANH MỤC KÝ HIỆU TOÁN HỌC......................................................... viii MỞ ĐẦU.. ........................................................................................................ 1 Chương 1: TỔNG QUAN KỸ THUẬT CẢM BIẾN PHỔ TRONG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC ............................................................................ 8 1.1.Giới thiệu ............................................................................................ 8 1.2.Vô tuyến nhận thức ............................................................................. 9 1.3.Các kỹ thuật cảm biến phổ ................................................................ 12 1.4.Cảm biến phổ hợp tác ....................................................................... 17 1.5.Kỹ thuật ước lượng tham số.............................................................. 23 1.6.Thuật toán tối ưu ............................................................................... 25 1.7.Mô hình Markov ẩn .......................................................................... 29 1.8.Tóm tắt chương ................................................................................. 31 Chương 2: NÂNG CAO HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CẢM BIẾN PHỔ TẠI NÚT RIÊNG LẺ ............................................................................................ 33 2.1.Giới thiệu .......................................................................................... 33 2.2.Mô hình hệ thống CED ..................................................................... 35 2.3.Đề xuất hệ thống ED-EM ................................................................. 39
ii 2.4.Đề xuất ước lượng công suất nhiễu dùng EM kết hợp với GA xác định ngưỡng tối ưu. ................................................................................................. 45 2.5.Đề xuất sử dụng mô hình HMM để xác định trạng thái kênh .......... 52 2.6.Tóm tắt chương ................................................................................. 61 Chương 3: XÁC ĐỊNH BỘ TRỌNG SỐ TỐI ƯU TRONG CẢM BIẾN PHỔ HỢP TÁC QUYẾT ĐỊNH MỀM ....................................................... 63 3.1.Giới thiệu .......................................................................................... 63 3.2.Mô hình hệ thống CSS-SDF ............................................................. 64 3.3.Đề xuất hệ thống CSS- SDF dùng GA (GA-SDF) kết hợp với ước lượng công suất nhiễu dùng EM (EMGA-SDF) ............................................. 66 3.4.Đề xuất hệ thống CSS- SDF dùng thuật toán đàn dơi (BA-SDF) .... 73 3.5.Tóm tắt chương ................................................................................. 82 KẾT LUẬN .................................................................................................... 83 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ ................................... 85 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 86
iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết Nghĩa tiếng Anh Nghĩa Tiếng Việt tắt ABA Adaptive Bat Algorithm Thuật toán đàn dơi thích nghi ADC Analog Digital Converter Bộ biến đổi tương tự - số AF Amplify and Forward Khuếch đại và chuyển tiếp AWGN Additive White Gauss Noise Tạp âm Gauss trắng cộng tính BA Bat Algorithm Thuật toán đàn dơi BPSK Binary Phase Shift Keying Khóa dịch pha nhị phân CED Conventional Energy Kỹ thuật phát hiện năng lượng Detection truyền thống CFD Cyclostationary Feature Phát hiện đặc tính dừng của Detection tín hiệu CP Cyclic Prefix Tiếp đầu tuần hoàn CRN Cognitve Radio Netwok Mạng vô tuyến nhận thức CFAR Constant False Alarm Rate Xác suất phát hiện nhầm không đổi CDR Constant Detection Rate Xác suất phát hiện đúng không đổi CSS Cooperative Spectrum Cảm biến phổ hợp tác Sensing DSA Dynamic Spectrum Access Truy cập phổ động ED Energy Detection Phát hiện năng lượng EGC Equal Gain Combining Kết hợp đồng độ lợi
iv EM Expectation Maximization Cực đại hóa kì vọng FC Fussion Center Nút quyết định FSA Fixed Spectrum Allocation Phân bố phổ tần cố định GA Genetic Algorithm Thuật toán di truyền HDF Hard Decision Fusion Quyết định cứng HMM Hidden Markov Model Mô hình Markov ẩn HOS High Order Statistic Thống kê bậc cao MF Matched Filter Bộ lọc kết hợp ML Maximum Likelihood Hợp lý cực đại MRC Maximal Ratio Combination Kết hợp với tỉ lệ cực đại PDF Probability Density Function Hàm mật độ xác suất PSD Power Spectral Density Mật độ phổ công suất PU Primary User Người dùng chính ROC Receiver Operating Đường cong đặc tính nhận Characteristic RSSI Received Signal Strength Chỉ số cường độ tín hiệu nhận Index được SCD Spectral Correlation Density Mật độ phổ tương quan SDF Soft Decision Fusion Quyết định mềm SDR Software Defined Radio Vô tuyến định nghĩa mềm SS Spectrum Sensing Cảm biến phổ SU Secondary User Người dùng thứ cấp Wi-Fi Wireless Fidelity Mạng cục bộ vô tuyến
v DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1. Hố phổ và truy cập phổ động ............................................................ 9 Hình 1.2. Phân loại kỹ thuật cảm biến phổ ..................................................... 14 Hình 1.3. Năng lượng thu được tại SU, khi tín hiệu PU là BPSK, kênh Gauss, N=15, SNR=2dB ............................................................................. 14 Hình 1.4. Phân loại cảm biến phổ hợp tác ...................................................... 19 Hình 1.5. Mô hình Markov ẩn......................................................................... 30 Hình 2.1. Sơ đồ khối CED .............................................................................. 36 Hình 2.2. Quan hệ giữa Pf , σ n2 và λ ............................................................ 39 Hình 2.3. Sơ đồ khối hệ thống đề xuất ED-EM .............................................. 39 Hình 2.4. PDF của dữ liệu phân bố Gauss ...................................................... 40 (a): Dữ liệu đầy đủ, (b): Dữ liệu bị cắt ............................................................ 40 Hình 2.5. Ngưỡng quyết định khi công suất nhiễu thay đổi với Pf =0,1 ......... 43 Hình 2.6. Ngưỡng quyết định khi ngưỡng cắt thay đổi .................................. 44 Hình 2.7. Xác suất phát hiện Pd khi ngưỡng cắt Tc = 60, σ n2 = 0,8 ................ 44 Hình 2.8. Sơ đồ khối đề xuất ED-EMGA ....................................................... 46 Hình 2.9. Lưu đồ thuật toán ED-GA ............................................................... 48 Hình 2.10. Tốc độ hội tụ hàm mục tiêu dùng GA, SNR = -20dB .................. 49 Hình 2.11. Ngưỡng tối ưu khi SNR = [-25,0] dB, α = 10%, 50%, 90% ......... 50 Hình 2.12. Xác suất phát hiện Pd , α = 50% .................................................... 51 Hình 2.13. Xác suất lỗi phát hiện Pe , α = 50% ................................................ 51 Hình 2.14. Sự đánh đổi giữa Pm và Pf ........................................................... 52
vi Hình 2.15. Mô tả dự đoán trạng thái kênh ...................................................... 53 Hình 2.16. Mô hình HMM trạng thái kênh của PU ........................................ 54 Hình 2.17. Histogram của xt............................................................................ 55 Hình 2.18. Histogram của st trong trường hợp H0 .......................................... 58 Hình 2.19. Histogram của st trong trường hợp H1 .......................................... 58 Hình 2.20. Histogram của xt trong trường hợp H0 .......................................... 59 Hình 2.21. Histogram của xt trong trường hợp H1 .......................................... 59 Hình 2.22. PA với SNR=-5dB ......................................................................... 60 Hình 2.23. PA khi SNR thay đổi ..................................................................... 60 Hình 2.24. Xác suất phát hiện Pd sử dụng HMM ............................................ 61 Hình 3.1. Mô hình hệ thống CSS – SDF......................................................... 64 Hình 3.2. Mô hình hệ thống đề xuất EMGA – SDF ....................................... 67 Hình 3.3. Lưu đồ thuật toán GA – SDF .......................................................... 68 Hình 3.4. Toán tử lai ghép ............................................................................... 69 Hình 3.5. ROC của hệ thống GA-SDF với số SU khác nhau ......................... 71 Hình 3.6. So sánh hệ thống EMGA – SDF và GA-SDF ................................. 72 Hình 3.7. Lưu đồ thuật toán BA- SDF ............................................................ 75 Hình 3.8. ROC của GA-SDF và BA-SDF với 1000 vòng lặp ........................ 77 Hình 3.9. Tốc độ hội tụ của BA-SDF và GA-SDF ......................................... 77 Hình 3.10. So sánh ROC của BA-SDF và GA-SDF ....................................... 78 Hình 3.11. ROC của BA-SDF với số lượng SU thay đổi ............................... 79 Hình 3.12. Quan hệ giữa ψ và số lượng SU ................................................... 81 Hình 3.13. So sánh tốc độ hội tụ giữa ABA-SDF và BA-SDF ....................... 82
vii DANH MỤC BẢNG BIỀU, LƯỢC ĐỒ Bảng 1.1. So sánh các kỹ thuật cảm biến phổ cơ bản ..................................... 18 Lược đồ 1.1. Mã giả thuật toán GA ................................................................ 27 Lược đồ 1.2. Mã giả thuật toán BA................................................................. 29 Bảng 3.1. Các tham số GA .............................................................................. 70 Bảng 3.2. Các tham số mô phỏng ................................................................... 76 Bảng 3.3. Giá trị Pd với Pf ≤ 0.1...................................................................... 79 Lược đồ 3.1. Thủ tục xác định tham số ψ ...................................................... 80
viii DANH MỤC KÝ HIỆU TOÁN HỌC Ý nghĩa Ký hiệu Ví dụ Biến số Chữ thường, chữ hoa, x in nghiêng Vec-tơ chứa các biến số Chữ thường, in w nghiêng, đậm Ma trận chứa các biến số Chữ hoa, in nghiêng, A đậm Giả thiết kênh truyền rỗi H0 Giả thiết kênh truyền bận H1 Số mẫu N Xác suất phát hiện Pd Xác suất phát hiện nhầm Pf Xác suất lỗi phát hiện Pe Xác suất không phát hiện Pm 2 ∞ t 1 − Hàm Marcum Q(.) Q( x) =  2π x e 2 dt Ma trận đường chéo diag (.) Phân bố Gauss với trung N ( µ ,σ n2 ) bình µ và phương sai σ
1 MỞ ĐẦU 1. Mạng vô tuyến nhận thức Thông tin vô tuyến có nhiều ưu điểm nổi bật mà các phương thức truyền dẫn khác không có được, như có thể truy cập mọi lúc, mọi nơi, thiết lập mạng mềm dẻo, nhanh chóng, chi phí thấp…. Chính vì vậy, thông tin vô tuyến đang là một trong các lĩnh vực có tốc độ phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực viễn thông. Số lượng lớn các thiết bị không dây như: điện thoại thông minh, máy tính xách tay, máy tính bảng, thiết bị điều khiển từ xa… và các công nghệ như điện thoại di động, Internet không dây…, gia tăng chưa từng thấy về số lượng. Thuê bao di động đang tăng lên theo cấp số nhân từ chưa đầy một trăm triệu thuê bao năm 1996 đến 7,7 tỷ thuê bao vào tháng 7 năm 2017 [38]. Các ứng dụng mới như mạng cảm biến không dây, hệ thống gia đình thông minh, y tế từ xa, phương tiện tự động, các ứng dụng mới từ các ý tưởng nghiên cứu đến hệ thống cụ thể với nhu cầu liên tục tăng về tốc độ dữ liệu là lý do cho phổ tần số trở nên khan hiếm [24]. Trong thực tế, các dải tần có thể sử dụng trong khả năng kĩ thuật và công nghệ hiện nay đã được cấp phát hết vì thế đây là một thách thức đối với sự phát triển của truyền thông không dây. Tuy nhiên, theo khảo sát bởi FCC (Federal Communications Commission) [23] và SSC (Shared Spectrum Company ) [64] đã chỉ ra rằng hầu hết các phổ tần đã được phân bổ hoặc là không sử dụng hoặc ít sử dụng, hiệu suất sử dụng chỉ từ 15% - 85%, đặc biệt dải trên 3GHz rất ít sử dụng. Tại Việt Nam, công trình [68] khảo sát tình hình sử dụng phổ tần tại Thành phố Hồ Chí Minh và Long An trong dải từ 30Hz đến 3GHz, hiệu suất sử dụng phổ trung bình khoảng 13,74%. Các nghiên cứu trên chỉ ra rằng việc khan hiếm phổ tần trong truyền
2 thông không dây do việc kém hiệu quả của việc phân bổ phổ tần cố định. Để tận dụng tốt nhất băng tần đã được cấp phép, mạng vô tuyến nhận thức (CRN: Cognitve Radio Netwok) đã được đề xuất bởi Joseph Mitola năm 1999 [40]. CRN là công nghệ mạng không dây cho phép truy nhập phổ động (DSA: Dynamic Spectrum Access). Trong CRN, người dùng không được cấp phép (unlicenced user) còn được gọi là người dùng thứ cấp (SU: Secondary User) có thể truy cập các băng tần đã được cấp phép cho người dùng chính (PU: Primary User) tạm thời không sử dụng (băng tần này được gọi là hố phổ hay khoảng trắng). Để tránh gây nhiễu cho hệ thống sơ cấp, SU chỉ được phép truy cập phổ ở những khoảng thời gian và vị trí đặc biệt nào đó và phải chuyển sang dải tần khác bất kể khi nào PU sử dụng dải tần đó. Việc xác định các hố phổ có cơ hội truy cập được gọi là cảm biến phổ (SS: Spectrum Sensing). Thực hiện cảm biến phổ phải hiệu quả và tin cậy để tránh gây nhiễu cho PU. 2. Nghiên cứu về cảm biến phổ và các vấn đề còn tồn tại Trong CRN cảm biến phổ đóng vai trò vô cùng quan trọng. Làm sao để tăng xác suất phát hiện và giảm xác suất phát hiện nhầm trạng thái sử dụng phổ tần của PU luôn là động cơ thúc đẩy các nghiên cứu trong và ngoài nước. Kỹ thuật cảm biến phổ được chia làm 2 loại chính: - Các kỹ thuật cảm biến phổ tại các SU riêng lẻ. - Kỹ thuật cảm biến phổ hợp tác (CSS: Cooperative Spectrum Sensing). Đối với kỹ thuật cảm biến phổ tại các SU riêng lẻ, có các kỹ thuật như phát hiện năng lượng (ED: Energy Detection), sử dụng bộ lọc kết hợp (MF: Matched Filter), phát hiện dựa trên đặc tính dừng của tín hiệu (CFD: Cyclostationary Feature Detection) .... Trong các kỹ thuật trên, ED là kỹ thuật được sử dụng nhiều nhất vì tính đơn giản và không cần biết các thông tin về tín hiệu của PU. Các nghiên cứu về ED [15, 21, 31, 37, 61, 74, 76] trong các điều
3 kiện kênh truyền khác nhau, đều giả thiết công suất nhiễu là cố định, biết trước và thiết lập ngưỡng quyết định là cố định. Trong [32], đề xuất thiết lập ngưỡng động theo công suất phát của PU, trong khi đó [53] đề xuất ngưỡng động theo số lượng mẫu tín hiệu thu được. Tuy nhiên, đề xuất này sẽ làm tăng thời gian cảm biến phổ. Hiệu quả của ED phụ thuộc rất nhiều vào tỉ số công suất tín hiệu trên công suất nhiễu (SNR: Signal to Noise Ratio). Với ED, việc xác định ngưỡng quyết định là yêu cầu quan trọng nhất để đảm bảo SS là chính xác và hiệu quả. Ngưỡng quyết định phụ thuộc rất lớn vào công suất nhiễu. Trong [4] đã đề xuất sử dụng kỹ thuật ước lượng hợp lý cực đại (ML: Maximum Likehood) để ước lượng công suất nhiễu nhằm xác định chính xác ngưỡng quyết định. Tuy nhiên, các thiết bị đều có độ nhạy giới hạn nên khi sử dụng ML để ước lượng công suất nhiễu khi không thu được đầy đủ dữ liệu dẫn đến kết quả ước lượng thiếu chính xác. Vì thế vấn đề đặt ra là làm sao xác định được chính xác công suất nhiễu trong điều kiện hạn chế của độ nhạy thiết bị thu nhằm xác định chính xác ngưỡng quyết định để nâng cao hiệu quả cảm biến phổ luôn là động lực cho các nhà nghiên cứu. Sử dụng kỹ thuật ED sẽ rất hiệu quả ở vùng SNR có giá trị lớn, tuy nhiên ED chỉ sử dụng các thống kê năng lượng ở thời điểm hiện tại mà bỏ qua các thông tin về kênh truyền ở thời điểm quá khứ. Đã có các nghiên cứu sử dụng mô hình Markov ẩn (HMM: Hidden Markov Model) để ước lượng trạng thái kênh [6, 50, 56, 79] với các tham số của mô hình sử dụng các thông tin về kênh truyền ở quá khứ . Tuy nhiên, các nghiên cứu này đều cho rằng dữ liệu quan sát được là đầy đủ. Trong thực tế, dữ liệu thu được có thể bị thiếu do ngưỡng thu hạn chế của thiết bị. Việc xác định tham số đúng cho mô hình HMM nâng cao độ chính xác của việc ước lượng trạng thái kênh truyền trong trường hợp này cũng là động lực cho việc nghiên cứu.
4 Tín hiệu mạnh cũng có thể bị suy giảm trầm trọng khi SU ở các vùng chịu ảnh hưởng của che chắn [45] . Trong trường hợp này, việc cảm biến phổ ở các nút riêng lẻ rất khó để phân biệt dải phổ rỗi và dải phổ tần đang sử dụng. Công trình [26] đề xuất cảm biến phổ hợp tác (CSS: Cooperative Spectrum Sensing), trong đó các SU có thể hợp tác với nhau tạo ra các mạng nhiều SU phân tập không gian. Mặc dù CSS có các hạn chế như phải thêm phần cứng để đáp ứng tốc độ lấy mẫu cao và tăng độ phân giải của bộ chuyển đổi tương tự - số [67]; phải kết hợp thông tin từ các SU để ra quyết định cuối cùng [52] …Tuy nhiên, CSS vẫn được nghiên cứu rộng rãi vì các ưu điểm của nó như hạn chế được pha đinh, che chắn nhờ phân tập, giảm thời gian cảm biến phổ…. Trong cảm biến phổ hợp tác thông tin cảm biến từ các SU được tập hợp tại nút trung tâm, nút này được gọi là nút quyết định (FC: Fusion Center), FC sẽ ra quyết định cuối cùng về sự tồn tại hay không của PU dựa trên quyết định cứng (HDF: Hard Decision Fusion) [17, 19, 25, 80] và quyết định mềm (SDF: Soft Decision Fusion) [5, 65]. HDF dựa trên các luật cơ bản như AND, OR…, trong khi SDF sử dụng các kỹ thuật kết hợp với tỉ số cực đại (MRC: Maximal Ratio Combination) và kết hợp đồng độ lợi (EGC: Equal Gain Combining) để xác định bộ trọng số nhằm tối đa hóa xác suất phát hiện. Các kết quả nghiên cứu trong [20, 66] chỉ ra rằng hiệu quả phát hiện dùng SDF tốt hơn so với dùng HDF. Gần đây, một số đề xuất sử dụng các thuật toán tối ưu [20, 66] để xác định bộ trọng số tối ưu nhằm cực đại hóa xác suất phát hiện trong hệ thống cảm biến phổ hợp tác quyết định mềm. Kết quả cho thấy sử dụng các thuật toán này cho hiệu quả phát hiện phổ tốt hơn SDF dùng MRC và EGC. Tuy nhiên, khi sử dụng các thuật toán tối ưu vấn đề đặt ra là cần tăng tốc độ hội tụ của thuật toán để giảm thời gian cảm biến phổ là một thách thức và là một hướng đi cho các nhà nghiên cứu theo đuổi. Tóm lại, việc phát triển giải pháp cảm biến phổ cho hệ thống vô tuyến
5 hợp tác nhằm tối đa hóa xác suất phát hiện, giảm xác suất phát hiện nhầm và giảm thời gian phát hiện vẫn luôn là một trong những thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu hiện nay. 3. Mục tiêu, đối tượng, phương pháp và phạm vi nghiên cứu • Mục tiêu nghiên cứu của luận án bao gồm: − Nghiên cứu các thuật toán ước lượng công suất nhiễu để xác định ngưỡng quyết định cho kỹ thuật ED nhằm nâng cao hiệu quả cảm biến phổ. − Nghiên cứu các thuật toán kết hợp thông tin thống kê việc chiếm giữ kênh truyền trong quá khứ và dữ liệu thu được ở hiện tại để dự đoán khả năng chiếm giữ kênh truyền ở thời điểm hiện tại. − Nghiên cứu các thuật toán tối ưu để xác định bộ trọng số tối ưu cho hệ thống CSS quyết định mềm nhằm nâng cao hiệu quả cảm biến phổ. • Đối tượng nghiên cứu trong luận án được xác định bao gồm: − Kỹ thuật cảm biến phổ tại các nút riêng lẻ. − Kỹ thuật cảm biến phổ hợp tác. • Phạm vi nghiên cứu của luận án được giới hạn trong các vấn đề sau: − Nghiên cứu các kỹ thuật cảm biến phổ. − Nghiên cứu các phương pháp ước lượng công suất nhiễu. − Nghiên cứu mô hình Markov ẩn và ứng dụng vào cảm biến phổ. − Nghiên cứu các phương pháp tối ưu mô phỏng thiên nhiên. • Phương pháp nghiên cứu Tác giả kết hợp sử dụng phương pháp giải tích và mô phỏng Monte- Carlo. Trong đó, phương pháp giải tích được sử dụng để thiết lập phương trình hệ thống, xây dựng các thuật toán ước lượng công suất nhiễu, tối ưu hệ thống. Mô phỏng Monte-Carlo được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các đề xuất.
6 4. Ý nghĩa khoa học, thực tiễn và những đóng góp của luận án Việc nghiên cứu phát triển các giải pháp cảm biến phổ trong mạng vô tuyến nhận thức trong luận án có ý nghĩa về mặt khoa học và thực tiễn: • Ý nghĩa khoa học: - Các kết quả nghiên cứu của luận án này góp phần phát triển các giải pháp cảm biến phổ trong mạng vô tuyến nhận thức. - Các kết quả nghiên cứu của luận án này sẽ là nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo trong việc phát triển các giải pháp cảm biến phổ ở các mô hình kênh truyền khác nhau. • Ý nghĩa thực tiễn Việc đề xuất bộ ước lượng công suất nhiễu và bộ quyết định tại FC có tốc độ hội tụ nhanh trong luận án có thể làm cơ sở và gợi ý cho các nhà sản xuất ứng dụng trong chế tạo các thiết bị đầu cuối trong mạng vô tuyến nhận thức. Những đóng góp khoa học của luận án: (1) Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả cảm biến phổ tại nút riêng lẻ cho kỹ thuật ED trong điều kiện thực tế dữ liệu thu được không đầy đủ do giới hạn ngưỡng thu của thiết bị. Giải pháp được thực hiện bằng việc xác định ngưỡng tối ưu thông qua việc phát triển và kết hợp các kỹ thuật ước lượng công suất nhiễu và kỹ thuật tối ưu toàn cục. Đóng góp này được trình bày ở đầu chương 2 và một phần đã được công bố trong công trình nghiên cứu số 1. (2) Đề xuất kết hợp kỹ thuật ED với dữ liệu thống kê trạng thái kênh truyền để nâng cao hiệu quả phát hiện đúng trạng thái kênh. Giải pháp được thực hiện bằng việc sử dụng HMM với thuật toán cực đại hóa hóa kì vọng để ước lượng tham số của mô hình HMM trong điều kiện dữ liệu thu được không đầy đủ. Đề xuất này được trình bày ở cuối chương 2 và công bố trong công trình nghiên cứu số 2.
7 (3) Đề xuất giải pháp xác định bộ trọng số cho hệ thống cảm biến phổ hợp tác quyết định mềm để tối ưu hóa xác suất phát hiện. Giải pháp được thực hiện bằng việc sử dụng và tối ưu các tham số của các thuật toán mô phỏng thiên nhiên. Giải pháp đề xuất cho phép giảm thời gian để FC tạo ra các bộ trọng số tối ưu. Đề xuất này được trình bày ở chương 3 và công bố trong các công trình nghiên cứu số 3,4 và 5. 5. Cấu trúc nội dung của luận án Luận án được chia thành 3 chương với bố cục và tóm tắt như sau. Chương 1: TỔNG QUAN KỸ THUẬT CẢM BIẾN PHỔ TRONG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC. Nội dung của chương này đề cập đến lý thuyết chung về CRN, các kỹ thuật cảm biến phổ tại các nút riêng lẻ, kỹ thuật cảm biến phổ hợp tác. Giới thiệu tổng quan về các thuật toán, kỹ thuật được sử dụng trong luận án như: kỹ thuật ước lượng, các thuật toán tối ưu, làm cơ sở cho việc xác định ngưỡng tối ưu trong kỹ thuật ED và tối đa hóa xác suất phát hiện trong cảm biển phổ hợp tác. Chương 2: NÂNG CAO HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CẢM BIẾN PHỔ TẠI NÚT RIÊNG LẺ. Chương này tập trung nghiên cứu kỹ thuật cảm biển phổ ED. Đề xuất sử dụng thuật toán EM để ước lượng công suất nhiễu và kết hợp với giải thuật di truyền để xác định ngưỡng tối ưu nhằm nâng cao xác suất phát hiện, giảm xác suất lỗi phát hiện. Đề xuất sử dụng thuật toán EM để ước lượng các tham số HMM nhằm nâng cao hiệu quả cảm biến phổ thông qua độ chính xác dự đoán trạng thái kênh truyền và xác suất phát hiện. Chương 3: XÁC ĐỊNH BỘ TRỌNG SỐ TỐI ƯU TRONG CẢM BIẾN PHỔ HỢP TÁC QUYẾT ĐỊNH MỀM. Chương này trình bày hệ thống CSS quyết định mềm. Đề xuất sử dụng thuật toán di truyền kết hợp với EM để nâng cao hiệu quả cảm biến phổ. Đồng thời đề xuất sử dụng và cải tiến thuật toán đàn dơi trong việc xác định bộ trọng số tối ưu với thời gian hội tụ của thuật toán giảm đáng kể so với thuật toán di truyền.
8 Chương 1 TỔNG QUAN KỸ THUẬT CẢM BIẾN PHỔ TRONG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC 1.1. Giới thiệu Thông tin vô tuyến đang có tốc độ phát triển nhanh chóng với nhu cầu tốc độ truyền dữ liệu không ngừng tăng, trong khi hệ thống thông tin này đang đối mặt với nguồn phổ tần hạn chế. Điều này đã thúc đẩy sự ra đời của vô tuyến nhận thức CR [34, 35]. Công nghệ CR được xây dựng dựa trên lý thuyết về vô tuyến định nghĩa mềm (SDR: Software Defined Radio) [5]. SDR cung cấp nền tảng cho các hệ thống vô tuyến linh hoạt với khả năng đa dịch vụ, đa chuẩn, đa băng tần, cấu hình lại và lập trình lại bằng phần mềm. Theo chính sách phân bổ phổ tần số cố định (FSA: Fixed Spectrum Allocation) người dùng được cấp phép được quyền sử dụng độc quyền dải tần dài hạn tại vùng cố định. Tại Việt Nam, Cục Tần số vô tuyến điện quản lý việc cấp phép và phân bổ dải tần. Tuy việc phân bổ tần số hiện tại đảm bảo nhiễu thấp, do mỗi hệ thống hoạt động trong một băng tần khác nhau, nhưng việc phân bổ tần số cố định có thể dẫn đến một số phần của các dải tần được cấp phép không sử dụng hoặc sử dụng ít tại một vùng địa lý nào đó [23, 47]. Mặc dù có những dải tần hiện tại không sử dụng, nhưng theo chính sách FSA vẫn không cho phép người dùng khác khai thác các dải tần rỗi này [41]. Chính sách truy cập phổ động (DSA: Dynamic Spectrum Access) đã được đề xuất để thay thế chính sách FSA [23]. Với DSA, phổ tần vẫn được phân bổ cho người dùng được cấp phép, nhưng việc sử dụng nó không phải là độc quyền. Hình 1.1 minh họa việc truy cập phổ động. Người dùng không có