zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Kĩ thuật Viễn thông

Nghiên cứu sự đánh đổi giữa bảo mật và độ tin cậy cho mạng quảng bá đa người dùng sử dụng mã Fountain trong vô tuyến lĩnh hội

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

Báo xấu

6
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Công trình "Nghiên cứu sự đánh đổi giữa bảo mật và độ tin cậy cho mạng quảng bá đa người dùng sử dụng mã Fountain trong vô tuyến lĩnh hội" nghiên cứu mô hình mạng quảng bá đa người dùng hoạt động trong môi trường vô tuyến lĩnh hội. Trong mô hình này, một trạm gốc thứ cấp cần quảng bá chung một dữ liệu đến một nhóm người dùng thứ cấp, với sự xuất hiện của một người nghe lén. Trạm gốc thứ cấp phải tính toán công suất phát để hiệu năng dừng của mạng sơ cấp luôn đạt giá trị mong muốn. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu sự đánh đổi giữa bảo mật và độ tin cậy cho mạng quảng bá đa người dùng sử dụng mã Fountain trong vô tuyến lĩnh hội

Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Nghiên Cứu Sự Đánh Đổi Giữa Bảo Mật Và Độ Tin Cậy Cho Mạng Quảng Bá Đa Người Dùng Sử Dụng Mã Fountain Trong Vô Tuyến Lĩnh Hội Ngô Đình Phong1, Phạm Minh Quang1,*, Nguyễn Trung Hiếu1, Trần Trung Duy1 Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông 1 Email: phongngo@ptithcm.edu.vn, phamminhquang@ptithcm.edu.vn, hieunt@ptit.edu.vn, trantrungduy@ptithcm.edu.vn Tác giả liên hệ: Trần Trung Duy (trantrungduy@ptithcm.edu.vn) Abstract— Công trình này nghiên cứu mô hình mạng mãn ngưỡng giao thoa tối đa tại PR . Trong [4]-[5], quảng bá đa người dùng hoạt động trong môi trường vô công suất phát của ST được tính dựa vào giá trị xác tuyến lĩnh hội. Trong mô hình này, một trạm gốc thứ cấp cần quảng bá chung một dữ liệu đến một nhóm người suất dừng (Outage Probability: OP ) mong muốn của dùng thứ cấp, với sự xuất hiện của một người nghe lén. PN . Trong hai phương pháp điều chỉnh công suất phát Trạm gốc thứ cấp phải tính toán công suất phát để hiệu ở trên, phương pháp trong [4]-[5] có tính khả thi hơn năng dừng của mạng sơ cấp luôn đạt giá trị mong muốn. bởi vì PR chỉ cần biết các thống kê kênh truyền đến Sử dụng mã Fountain, trạm gốc thứ cấp liên tục gửi các ST là có thể tính ra được công suất phát cho ST . Do gói mã hóa đến các người dùng thứ cấp, trong một khoảng thời gian trễ quy định trước. Những người dùng đó, bài báo này sẽ áp dụng phương pháp điều chỉnh thứ cấp và người nghe lén nổ lực thu hoạch đủ số gói mã công suất phát đã đưa ra trong [4]-[5]. Công bố [4] hóa để khôi phục dữ liệu gốc của trạm gốc thứ cấp. Bài đưa ra các mô hình chọn đường tốt nhất giữa nguồn và báo này sẽ đánh giá sự bảo mật và độ tin cậy của mô đích thứ cấp để cải thiện hiệu năng OP cho SN . Tài hình đề xuất thông qua đánh giá toán học và mô phỏng. liệu [5] nghiên cứu mô hình CRN đa người dùng Hơn nữa, sự đánh đổi giữa xác suất mất bảo mật và xác (Multi-User: MU ), trong đó một ST quảng bá cùng suất dừng cũng sẽ được phân tích kỹ trong bài báo này. thông tin đến một nhóm người dùng thứ cấp Keywords- Vô tuyến lĩnh hội, bảo mật lớp vật lý, mạng (Secondary User: SU ) dùng mã Fountain (Fountain quảng bá đa người dùng, xác suất dừng, xác suất mất bảo Code: FC ). mật. Với khả năng đơn giản trong triển khai, đặc biệt hạn chế tối đa sự hồi tiếp từ máy thu về máy phát I. GIỚI THIỆU trong quá trình truyền dữ liệu, FC [6]-[7] sẽ là giải Mạng vô tuyến lĩnh hội (Cognitive Radio Network: pháp hiệu quả cho mạng quảng bá đa người dùng. CRN ) được đề xuất lần đầu tiên trong tài liệu [1] với Ngoài ra, FC cũng hỗ trợ bảo mật thông tin cho mạng mục đích giải quyết bài toán phổ tần, vốn đang bị khai truyền thông vô tuyến. Cụ thể, các công trình [8]-[9] thác cạn kiệt bởi sự gia tăng nhanh chóng của các hệ cho thấy rằng thông tin sẽ được bảo mật nếu các máy thống/thiết bị vô tuyến. Trong CRN , mạng thứ cấp thu hợp pháp nhận đủ số gói mã hóa (encoded packet: (Secondary Network: SN ) được triển khai và hoạt eP ) trong khi nút nghe lén không thể nhận đủ. Để làm động đồng thời với mạng sơ cấp (Primary Network: được điều này, chất lượng của kênh truyền dữ liệu PN )-mạng được cấp phép sử dụng. Vấn đề là làm sao phải tốt cần được nâng cao để máy thu hợp pháp nhận thiết kế để PN và SN đều đảm bảo được chất lượng đủ EP trước các nút nghe lén. Trong [8]-[9], các tác giả đã sử dụng chuyển tiếp để cải thiện chất lượng dịch vụ (Quality of Service: QoS ). Đối với PN , QoS kênh dữ liệu. Tài liệu [10] áp dụng phương pháp gây của mạng này cần phải được ưu tiên, vì thế, máy phát nhiễu nhân tạo (Artificial Noise: AN ) lên máy nghe thứ cấp (Secondary Transmitter: ST ) phải điều chỉnh lén, qua đó làm giảm đáng kể khả năng giải mã của công suất phát phù hợp [2]-[5]. Trong [2]-[3], công nút này. Tương tự, tài liệu [11] áp dụng đồng thời kỹ suất phát của ST được điều chỉnh theo hế số kênh thuật phân tập chọn lựa anten phát cho kênh dữ liệu và truyền (Channel State Information: CSI ) giữa ST và AN lên nút nghe lén để đạt được hiệu quả bảo mật. máy thu sơ cấp (Primary Receiver: PR ) nhằm thỏa Tuy nhiên, việc thực thi AN là quá phức tạp bởi AN ISBN 978-604-80-8932-0 494
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) đòi hỏi các nút phải đồng bộ với nhau, và hơn nữa là II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG yêu cầu các máy thu hợp pháp phải có khả năng khử nhiễu. Thay vì sử dụng AN , các tài liệu [12]-[13] áp SU1 dụng kỹ thuật truy nhập không trực giao (Non- Orthogonal Multiple Access) để giúp máy thu hợp pháp đạt đủ số gói mã hóa với thời gian chỉ bằng 1/2 PT PR SS SU n phương pháp truyền thông. Như đã chứng minh trong [12]-[13], các mô hình đề xuất giúp nâng cao đáng kể hiệu quả bảo mật. Như đã trình bày ở trên, bài báo này sẽ khai thác SU N SE ưu điểm của FC khi áp dụng FC vào mạng quảng bá MU . Khác với tài liệu [14] – cũng nghiên cứu về Hình 1. Mô hình CRN quảng bá MU sử dụng FC có sự xuất hiện của nút nghe lén. mạng quảng bá MU sử dụng FC và AN ; bài báo này xem xét mạng quảng bá MU sử dụng FC áp dụng cho Hình 1 giới thiệu mô hình CRN quảng bá MU sử SN trong CRN . Hơn nữa, kỹ thuật AN sẽ không dụng FC , trong đó trạm gốc thứ phát SS gửi cùng được xem xét do kỹ thuật này quá phức tạp để triển một dữ liệu đến N SU , đó là SU1 , SU2 , …, SUN . khai, đặc biệt trong trường hợp có nhiều SU . Khác với tài liệu [5] và [15] - đều nghiên cứu về mô hình CRN Trong mô hình nghiên cứu, người nghe lén SE cố quảng bá MU sử dụng FC ; bài báo này xét sự xuất gắng đạt được dữ liệu từ SS . Sử dụng FC , SS liên tục hiện của nút nghe lén, đồng thời đánh giá xác suất gửi các eP đến các SU , và sự truyền sẽ kết thúc sau chặn (Intercept Probability: IP ). khi SS thực hiện đủ N max lần. SU và SE sẽ cố gắng Thật vậy, trong mô hình nghiên cứu của bài báo thu thập ít nhất H eP để có được thông tin gốc của này, một trạm gốc thứ cấp quảng bá dữ liệu đến các SS [14], với N max  H . Nếu SUn  n  1,2,..., N  hoặc SU , với sự có mặt của một người nghe lén. Trạm gốc thứ cấp phải giảm công suất phát để OP của PN luôn SE không nhận đủ số lượng eP yêu cầu thì chúng đạt giá trị mong muốn. Sử dụng FC , trạm gốc thứ cấp không thể có được dữ liệu mong muốn. Trước khi truyền các eP , SS phải điều chỉnh công liên tục gửi các eP đến các SU , trong một khoảng suất phát để OP tại máy thu sơ cấp PR luôn đạt thời gian trễ quy định trước. Những SU và nút nghe ngưỡng giá trị mong muốn. Ta lưu ý rằng nút phát sơ lén nổ lực thu thập đủ số eP để có dữ liệu gốc của cấp PT sẽ gây lên SE và các SU do hai mạng hoạt trạm gốc thứ cấp. Bài báo này sẽ nghiên cứu các thông động cùng tần số. Thêm vào đó, ta giả sử PT , PR , số IP và OP của mô hình đề xuất thông qua phân tích toán học và mô phỏng trên kênh truyền fading SS , SUn và SE là các thiết bị đơn anten. Rayleigh. Hiệu năng IP đánh giá khả năng nút nghe Xét hai nút X và Y , độ lợi kênh fading Rayleigh lén nhận đủ eP để đạt được thành công dữ liệu gốc giữa chúng sẽ có các hàm phân phối như sau: của trạm thứ cấp, trong khi hiệu năng OP đánh giá xác F XY  x   1  exp  XY x  , (1) suất mà tồn tại ít nhất 01 SU không thể nhận đủ eP , f XY  x   XY exp  XY x  , phục vụ việc khôi phục thông tin. Hơn nữa, chúng tôi với XY bằng nghịch đảo trung bình thống kê của  XY . cũng sẽ phân tích kỹ sự đánh đổi giữa IP và OP cho Hơn nữa, XY   d XY  [16], với  là hệ số suy hao  mô hình đề xuất. Ký hiệu toán học: Trước khi bước vào các mục kế đường truyền. tiếp, chúng tôi trình bày các ký hiệu toán học được sử Giả sử giá trị của  XY là không đổi trong khi dụng trong bài báo này. Cụ thể, Pr . là xác suất của truyền 01 eP . Hơn nữa, giả sử các độ lợi kênh  XSU là một sự kiện, exp  x   e x là hàm mũ,  XY ký hiệu độ k độc lập và đồng nhất, cụ thể XSU n  XSU với mọi lợi kênh giữa X và Y, dXY là khoảng cách giữa X và X  PT,SS và với mọi n  1, 2,..., N  . Y, CB là tổ hợp chập A của B phần tử, FU . là hàm A Xét sự truyền 01 eP bất kỳ, tỷ số SINR (Signal- phân phối tích lũy (Cummulative Distribution to-Interference-plus-Noise ratio) có được trên các liên Function: CDF ), fU . là hàm mật độ xác suất kết PT  PR , SS SUn và SS SE lần lượt là: (Probability Density Function: PDF ), và  0 là 2 PPT PTPR  PTPR  , (2) phương sai của nhiễu Gauss tại (được giả sử là giống PSS SSPR   0 2 nhau tại tất cả các thiết bị thu sơ cấp và thứ cấp). PSS SSSUn  SSSU  , (3) n PPT PTSUn   0 2 ISBN 978-604-80-8932-0 495
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023)  SSSE  PSS SSSE . (4) SU  Pr  SSSU   Sth  n PPT PTSE   0 2  P   2  Trong (2)-(4), PX ký hiệu công suất phát của X ,  Pr   SSSU n  PT Sth  PTSUn  Sth 0  (9)  PSS PSS  với X  PT,SS . Để PR có thể giải mã thành công  P   2  dữ liệu từ PT thì  PTPR phải lớn hơn một ngưỡng giá   F SSSU  PT Sth x  Sth 0  f PTSU  x  dx.  PSS PSS  n n 0 trị  Pth . Tương tự, SUn và SE sẽ giải mã thành công Thay các hàm phân phối đã biết trong (1) vào công dữ liệu nếu như  SSSU n và  SSSE lớn hơn ngưỡng  Sth . thức (9), sau khi tính tích phân, ta có: Ngược lại, nếu  PTPR   Pth ,  SSSU n   Sth và SU  1   SSSE   Sth thì PR , SUn và SE xem như không thể PTSU PSS     2  (10) exp   SSSU Sth 0  . giải mã thành công dữ liệu nhận được. PTSU PSS  SSSU PPT Sth  PSS  Gọi K n là số eP mà SUn đạt được sau khi sự III. PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG truyền dữ liệu kết thúc. Nếu K n  H thì SUn sẽ giải A. OP tại PR mã thành công thông tin gốc của SS , và xác suất này OP tại PR được tính như sau: được tính như sau: OPPR  Pr  PTPR   Pth  OPSUn  Pr  K n  H    N max (11) P    2  C 1       Kn N max  K n  Pr   PTPR  SS Pth  SSPR  Pth  0 (5)  Kn N max SU SU .  PPT PPT  Kn  H  Trong (11), 1  SU là xác suất SUn nhận thành   F  x    f  x  dx, 0 PTPR 1 2 SSPR công 01 eP từ SS . với Tiếp đến, OP của SN được định nghĩa là xác suất tồn tại ít nhất 01 SU bị dừng. Do đó, OP của SN PSS Pth  2 1  , 2  Pth 0 . (6) được biểu diễn như sau: PPT PPT N Thay các hàm phân phối đã biết trong (1) vào công OPSU  1   OPSU n n 1 thức (5), sau khi tính tích phân, ta có: N (12) SSPR  N max K  exp  PTPR 2  .  1    C N max 1  SU  n  SU  max n  . K N (7) Kn OPPR  1  SSPR  PTPR 1  Kn  H  N B. Tìm P cho SS SS Trong (12),  OP n1 SU n là xác suất tất cả SU đều Ký hiệu  OP là ngưỡng giá trị dừng mong muốn thành công. của PN . Tương tự [4]-[5], giải phương OPPR   OP , ta D. IP tại SE có biểu thức tính P là: SS Đầu tiên, xác suất SE không nghe lén thành công  exp  PTPR 2   SSPR  01 eP từ SS là: PSS  max   1 , 0  , (8)   1   OP  PTPR 3   SE  Pr  SSSE   Sth  với 3   Pth PPT .  P   2   Pr   SSSE  PT Sth  PTSE  Sth 0  (13) Trong (8), PSS  0 có nghĩa là PN không đạt được  PSS PSS  QoS và vì thế, trạm SS không được phép truy nhập   PPT Sth  2  băng tần của PN .   F x  Sth 0  f PTSE  x  dx.  PSS PSS  SSSE 0 C. OP của SN Thay các hàm phân phối đã biết trong (1) vào công Bởi vì các SU giải mã độc lập với nhau, nên ta chỉ thức (13), sau khi tính tích phân, ta có: SE  1  cần xét 01 nút làm đại diện. Thật vậy, xác suất SU n không giải mã thành công 01 eP từ SS là: PTSE PSS     2  (14) exp   SSSE Sth 0  . PTSE PSS  SSSE PPT Sth  PSS  Gọi Ke là số eP mà SE đạt được sau khi sự truyền dữ liệu kết thúc. Nếu Ke  H thì SE sẽ giải mã thành ISBN 978-604-80-8932-0 496
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) công thông tin gốc của SS , và IP hay xác suất mất bảo PSS SSSU n PPT  PSS SSSUn mật được tính như sau:  SSSU   n PPT PTSU n   2 0 PPT PTSUn IP= Pr  K e  H  (20) PPT   OP SSPR  SSSU N max (15)  . n  C 1       N max  K e 1   OP PTPR Pth  PTSU Ke  Ke N max SE SE . n Ke  H Công thức (20) cho thấy rằng SINR khi PPT lớn Trong (15), 1  SE là xác suất SE nghe lén thành không phụ thuộc vào PPT nữa, và đây là nguyên nhân công 01 eP từ SS . giá trị OP hội tụ về giá trị hằng như trong Hình 2. IV. KẾT QUẢ Tiếp đến, Hình 2 cho ta thấy khi số người dùng N Phần này sẽ kiểm chứng các công thức OP và tăng thì OP của SN tăng. Nguyên nhân là vì khi N IP bằng mô phỏng, và nghiên cứu sự liên quan OP và càng lớn thì khả năng có 01 SU bị dừng tăng, nên OP IP khi thay đổi các tham số hệ thống. Ta sử dụng LT tăng. Tiếp theo, ta IP tăng khi PPT tăng. Tuy nhiên, và MP để ký hiệu kết quả lý thuyết và mô phỏng. Các khi PPT đủ lớn thì IP sẽ tiến về 01 giá trị hằng. Bởi vì kết quả dưới đây đã chứng tỏ các công thức tính OPSU khi PPT lớn thì SINR nhận tại SE không còn phụ trong (12) và IP (15) là chính xác. thuộc vào PPT nữa, cụ thể: Xét 01 mặt phẳng 02 chiều Oxy và đặt các nút ở PPT  PSS SSSE các tọa độ sau: PT 1,0 , PR  0.5,0 , SS 0,0 ,  SSSE  PPT PTSE (21) SU 0.2,0 và SE 0, 1 . Ta cũng cố định các tham số PPT   OP SSPR  SSSE  . hệ thống như sau: OP  0.05 ,  Pth  1 ,  Sth  0.25 , 1   OP PTPR Pth  PTSE   3 và  02  1 . Đầu tiên, công thức (8) cho ta thấy rằng: để PSS  0 , ta có điều kiện sau: exp  PTPR 2    2  1  PPT   PTPR Pth 0 . (16) 1   OP ln 1   OP  Thay các giá trị tham số hệ thống vào công thức (16), ta có điều kiện để SS được phép sử dụng phổ tần: 0.53  1 1 PPT    2.437 ln 1  0.05  (17)  PPT  3.8686  dB  Hình 2 vẽ đồng thời OP và IP của SN theo PPT khi H  4 và N max  6 . Trong Hình 2, PPT  7.5 để thỏa mãn điều kiện trong công thức (17). Quan sát các đường OP trong Hình 2, ta thấy OP giảm khi PPT tăng. Tuy nhiên, khi PPT lớn thì các giá trị OP sẽ Hình 2. IP và OP của SN theo PPT  dB  khi H  4 và không tăng nữa. Điều này có thể được chứng minh N max  6 . như sau: Đầu tiên, khi PPT lớn, ta có: Hơn nữa, Hình 2 cũng cho ta thấy tương quan giữa    2  PPT  OP và IP khi ta thay đổi PPT (cũng chính là thay đổi exp  PTPR 2   exp  PTPR Pth 0   1 (18)  PPT  PSS ). Cụ thể, để đạt OP thấp hơn thì công suất phát Do đó, sử dụng công thức (8), ta có thể xấp xỉ PSS PPT cần lớn hơn tuy nhiên giá trị IP cũng lớn theo. như sau: Ngược lại, để đạt được hiệu quả bảo mật tốt hơn (hay PPT    IP thấp hơn), ta cần giảm công suất phát PPT , tuy PSS OP  SSPR PPT . (19) 1   OP PTPR Pth nhiên giá trị OP lại tăng theo. Do đó, PPT cần được Kết hợp các công thức (3) và (19), ta có biểu thức thiết kế thích hợp. Ví dụ, khi với số người xấp xỉ cho SINR như sau: dùng N  4 và QoS của SN là OP  10 3 . Từ Hình 2, ta quan sát rằng PPT có giá trị khoảng 17.5 dB. Trong ISBN 978-604-80-8932-0 497
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) thiết kế, ta sẽ sử dụng công thức (12) và giải phương trình OP  0.001 để tìm ra giá trị của PPT . Việc giải 10 0 phương trình với biểu thức dạng tường minh sẽ rất dễ dàng với các phần mềm máy tính như Matlab [17] hay 10 -1 Mathematica [18]. Đây là lý do bài báo này nỗ lực tìm ra các biểu thức dạng đóng của các hiệu năng OP và 10 -2 IP cho SN . OP & IP Một ví dụ khác, nếu QoS của SN là IP  0.05 thì -3 10 Hình 2 cho thấy PPT nên vào khoảng 12.5 dB. Hơn 10 -4 nữa, nếu QoS của SN vừa là IP  0.05 và OP  0.001 thì trên Hình 2, chỉ có trường hợp số OP-MP (H=4) 10 -5 IP-MP (H=4) người dùng N  2 là thỏa mãn (với PPT  12.5 dB). OP-MP (H=5) IP-MP (H=5) -6 10 OP-LT 10 0 IP-LT 10 -7 -1 10 15 20 25 10 P (dB) PT Hình 4. IP và OP của SN theo PPT  dB  khi Nmax  7 và 10 -2 N 6. OP & IP Hình 4 vẽ đồng thời OP và IP của SN theo PPT 10 -3 khi Nmax  7 và N  6 . Trong Hình 4, chúng tôi thay OP-MP (N max = 5) đổi giá trị H bằng 4 và 5. Hình 4 cho thấy khi giảm 10 -4 IP-MP (Nmax = 5) H thì giá trị OP giảm mạng nhưng giá trị IP sẽ tăng. OP-MP (N max = 6) Do đó, Hình 4 cho thấy sự đánh đổi giữa OP và IP 10 -5 IP-MP (N max = 6) theo số eP yêu cầu H . Tuy nhiên, ta cũng cần lưu ý OP-LT rằng giá trị H phụ thuộc vào kích thước thông tin gốc IP-LT của SS . 10 -6 10 15 20 25 30 PPT (dB) V. KẾT LUẬN Hình 3. IP và OP của SN theo PPT  dB  khi H  4 và Bên cạnh việc đề xuất mô hình truyền thông MU N 3. cho SN sử dụng FC trong CRN , đóng góp chính của bài báo là đưa ra công thức dạng tường minh của Hình 3 vẽ đồng thời OP và IP của SN theo PPT OP và IP . Các công thức này có ý nghĩa quan trọng khi H  4 và N  3 . Tương tự Hình 2, Hình 3 cho khi thiết kế và quy hoạch mạng. Từ các kết quả đạt thấy các kết quả sau: i) Khi PPT tăng thì OP giảm và được, ta rút ra kết luận rằng các tham số hệ thống như tiến về giá trị bão hòa khi PPT đủ lớn; ii) Khi PPT tăng số gói eP cần thiết H , công suất phát PPT (hay PSS ), thì IP cũng tăng và cũng tiến về giá trị bão hòa khi số lần truyền tối đa N max và số SU ( N ) cần được thiết PPT đủ lớn. Trong Hình 3, chúng tôi cố định số eP cần kế cẩn thận để mô hình đề xuất đạt được QoS về OP nhận là H  4 , trong khi thay đổi giá trị N max bằng 5 và IP mong muốn. Cuối cùng, mô hình trong bài báo này sẽ được phát và 6. Như ta thấy, OP  IP  của SN giảm (tăng) mạnh triển theo các hướng dự kiến như sau: khi N max tăng. Đó là vì khi SS được phép truyền càng - Nghiên cứu mô hình đa ănten cho nút SS , sử nhiều eP sẽ làm tăng cơ hội cho các nút SU và dụng các kỹ thuật phân tập phát để nâng cao SE nhận đủ số eP cần thiết. Như vậy, Hình 3 cho thấy hiệu năng mạng; sự đánh đổi giữa OP và IP theo số lần truyền N max . - Nghiên cứu mô hình tổng quát hơn với nhiều SE cùng nghe lén thông tin của SS . Hai trường Do đó, giá trị N max cũng cần được thiết kế cẩn thận để hợp các SE hợp tác và không hợp tác cũng sẽ đạt được hiệu năng OP và IP mong muốn. Ví dụ được nghiên cứu. QoS mong muốn của SN là OP  0.001 và IP  0.05 - Áp dụng kỹ thuật AN nhằm giảm khả năng thì giá trị thích hợp của N max , như quan sát trong Hình nghe lén của SE 3, sẽ bằng 6, với mức công suất phát thấp nhất có - Đánh giá OP và IP của các mô hình đề xuất thểcủa PT là PPT  15 dB. trên các kênh fading tổng quát hơn. ISBN 978-604-80-8932-0 498
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) LỜI CÁM ƠN [9] W. Li, Q. Du, L. Sun, P. Ren and Y. Wang, "Security Enhanced via Dynamic Fountain Code Design for Wireless Delivery," in Proc. of WCMC 2016, Doha, 2016, pp. 1-6. Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển khoa [10] L. Sun, P. Ren, Q. Du and Y. Wang, “Fountain-Coding Aided học và công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) trong đề tài Strategy for Secure Cooperative Transmission in Industrial mã số 102.04-2021.57. Wireless Sensor Networks,” IEEE Trans. Industrial Inform., vol. 12, no. 1, pp. 291-300, Feb. 2016. [11] P. T. Tin, et al, "Rateless Codes based Secure Communication TÀI LIỆU THAM KHẢO Employing Transmit Antenna Selection and Harvest-To-Jam [1] J. Mitola and J. Maguire, "Cognitive radio: making software under Joint Effect of Interference and Hardware Impairments," radios more personal," IEEE Personal Commun., vol. 6, no. 4, Entropy, vol. 21, no. 7, (700), Jul. 2019. pp. 13-18, Aug. 1999. [12] D. T. Hung, T. T. Duy, T. T. Phuong, D. Q. Trinh, T. Hanh, [2] Y. Liu, L. Wang, T. T. Duy, M. Elkashlan and Trung Q. "Performance Comparison between Fountain Codes-Based Duong, "Relay Selection for Security Enhancement in Secure MIMO Protocols with and without Using Non- Cognitive Relay Networks," IEEE Wireless Commun. Lett., Orthogonal Multiple Access," Entropy, vol. 21, no. 10, (928), vol. 4, no. 1, pp. 46-49, Feb. 2015. Oct. 2019. [3] P. N. Son and T. T. Duy, "Performance Analysis of Underlay [13] H. D. Hung, T. T. Duy, P. N. Son, L. T. Thuong and M. Cooperative Cognitive Full-duplex Networks with Energy- Voznak, "Security-Reliability Trade-off Analysis for Rateless Harvesting Relay," Computer Communications, vol. 122, pp. Codes-Based Relaying Protocols Using NOMA, Cooperative 9-19, Jun. 2018. Jamming and Partial Relay Selection," IEEE Access, vol. 9, [4] T. T. Duy, P. T. D. Ngoc and T. T. Phuong, "Performance pp. 1-22, Sept. 2021. Enhancement for Multihop Cognitive DF and AF Relaying [14] N. V. Hien, T. T. Duy, L. Q. Phu, T. Hanh, "Nghiên Cứu Hiệu Protocols under Joint Impact of Interference and Hardware Năng Mạng Quảng Bá Đa Người Dùng Sử Dụng Mã Fountain Noises: NOMA for Primary Network and Best-Path Selection Và Kỹ Thuật Tạo Nhiễu Nhân Tạo Trên Kênh Nakagami-m," for Secondary Network," Wireless Communications and Tạp chí Khoa Học Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông Mobile Computing, vol. 2021, ID 8861725, Apr. 2021. (JSTIC), no. 3, pp. 01-10, 12/2022. [5] T. L. Thanh, et al, "Broadcasting in Cognitive Radio [15] N. N. Long, et al, "Performance on Cognitive Broadcasting Networks: A Fountain Codes Approach," IEEE Trans. Veh. Networks Employing Fountain Codes and Maximal Ratio Technol., vol. 71, no. 10, pp. 11289-11294, Oct. 2022. Transmission," Radioengineering, vol. 32, no. 1, pp. 1-10, [6] M. Luby, "LT Codes," in Proc. of The 43rd Annual IEEE 2023. Symposium on Foundations of Computer Science, 2002. [16] N. T. Y. Linh and V. N. Q. Bao, "Performance Enhancement Proceedings., Vancouver, BC, 2002, pp. 271-280. of Random Cognitive Radio Networks with Non-orthogonal [7] A. Shokrollahi, "Raptor Codes," IEEE Transactions on Multiple Access," in Proc. of the Asia-Pacific Conference on Information Theory, vol. 52, no. 6, pp. 2551-2567, Jun. 2006. Communications, Ho Chi Minh City, 2019, pp. 516-520. [8] H. Niu, M. Iwai, K. Sezaki, L. Sun and Q. Du, "Exploiting [17] https://www.mathworks.com/ Fountain Codes for Secure Wireless Delivery," IEEE [18] https://www.wolfram.com/mathematica/ Commun. Lett., vol. 18, no. 5, pp. 777-780, May 2014. ISBN 978-604-80-8932-0 499

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

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

65 tài liệu

2418 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.