zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Điện - Điện tử

Sử dụng gói tin ngắn và đa truy nhập phân chia tỉ lệ điều khiển hệ thống UAV

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

Báo xấu

4
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Sử dụng gói tin ngắn và đa truy nhập phân chia tỉ lệ điều khiển hệ thống UAV" đề xuất và phân tích phẩm chất của hệ thống điều khiển thiết bị không người lái (UAV: unmanned aerial vehicle) thông qua tiêu chuẩn tỉ lệ lỗi khối (BLER: block-length error rates). Hệ thống đề xuất bao gồm, một trạm mặt đất (GCS: ground control station), nhiều thiết bị UAV bay ở độ cao không đồng nhất. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Sử dụng gói tin ngắn và đa truy nhập phân chia tỉ lệ điều khiển hệ thống UAV

Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) SỬ DỤNG GÓI TIN NGẮN VÀ ĐA TRUY NHẬP PHÂN CHIA TỈ LỆ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG UAV Nguyễn Danh Khoa∗ , Vũ Đức Hiệp∗ , Ngô Thanh Tùng∗ , Trần Mạnh Hoàng∗ ∗ Trường Đại học thông tin liên lạc, Nha Trang, Việt Nam Emails: {nguyenkhoavn73,vdhiep76 tungngothanh77}@gmail.com, tranmanhhoang@tcu.edu.vn Tóm tắt nội dung—Bài báo này đề xuất và phân tích phẩm thông qua việc điều chỉnh phân chia tín hiệu và phân bổ chất của hệ thống điều khiển thiết bị không người lái (UAV: công suất cho tín hiệu chung và tín hiệu riêng của các người unmanned aerial vehicle) thông qua tiêu chuẩn tỉ lệ lỗi khối dùng [8]. (BLER: block-length error rates). Hệ thống đề xuất bao gồm, một trạm mặt đất (GCS: ground control station), nhiều thiết bị Hiện tại đã có một số nghiên cứu về hệ thống truyền thông UAV bay ở độ cao không đồng nhất. Sử dụng phương thức đa gói ngắn (SPC: short-packet communication) được hỗ trợ bởi truy nhập phân chia tỷ lệ (RSMA: rate-splitting multiple access) UAV [9]–[11]. Những nghiên cứu này nhằm mục đích giảm và nhiều ăng-ten ở GCS để giảm nhiễu liên kết và pha-đinh. Các tín hiệu điều khiển luôn yêu cầu độ tin cậy cao và độ trễ thấp độ trễ và cải thiện độ tin cậy của các gói tin thông qua các (URLL: ultra-reliable low latency), số lần sử dụng kênh là hữu tham số tỷ lệ lỗi khối (BLER: block error rates) và độ già hạn, do đó hệ thống xem xét phương thức truyền gói ngắn (SPC: hóa thông tin (AoI: Age of Information). Bên cạnh đó, kỹ short packet communication). Đường truyền từ GCS đến UAV thuật RSMA sử dụng trong hệ thống truyền thông hỗ trợ bởi tồn tại tia trực tiếp (LoS: line-of-sight), do đó xét kênh truyền UAV xem như những công nghệ tiên tiến sẽ áp dụng trong các tuân theo phân bố Nakagami. Sử dụng các kĩ thuật xấp xỉ tuyến mạng B5G và 6G [12]–[14]. Kết quả trong [12], [13] cho thấy tính, Gaussian-Chebyshev và tích phân Riemann bậc một (first- order Riemann integration) để tính toán giá trị BLER xảy ra tại rằng tốc độ truyền đạt được tại UAV và BS khi sử dụng kỹ các UAV. Các giá trị BLER cung cấp những hiểu biết chi tiết thuật RSMA vượt trội so với việc sử dụng kỹ thuật truy nhập về tối ưu tỉ lệ phân chia luồng dữ liệu dùng chung và riêng của theo miền không gian truyền thống (SDMA: space division các UAV, xác định độ cao bay tối ưu và hệ số phân bổ công suất multiple access). Hơn nữa, các tác giả trong [14] đã chứng cho các tín hiệu điều khiển. Sử dụng mô phỏng Matlab để kiểm minh rằng hiệu quả năng lượng (EE:energy efficiency) của hệ chứng các số liệu phân tích toán học của hệ thống đề xuất. thống UAV-RSMA vượt trội so với UAV-NOMA. Từ khóa: RSMA, UAV, BLER, LoS, tín hiệu chung, tín hiệu riêng Tuy có nhiều ưu điểm về độ tin cậy, độ trễ từ việc kết hợp kỹ thuật RSMA và SPC trong điều khiển hệ thống các UAV, I. INTRODUCTION nhưng hiện tại các nghiên cứu về chủ để này chưa được tập Hiện nay, truyền thông được hỗ trợ bởi thiết bị không người trung đề xuất. Ngoài ra để tận dụng ưu điểm phân tập của hệ lái (UAV: unmanned aerial vehicle) đã được áp dụng để giảm thống nhiều ăng-ten ở trạm điều khiển chưa có nghiên cứu. tải lưu lượng dữ liệu của trạm gốc (BS: base station) cố định Do đo, chúng tôi đề xuất hệ thống đa ăng-ten GCS truyền gói hoặc thay thế các cơ sở hạ tầng truyền thông bị hư hỏng do ngắn điều khiển UAV theo phương thức RSMA. Đóng góp thiên tai hoặc chiến tranh [1]. Ngoài ra, truyền thông được hỗ mới của bài báo có thể được tóm tắt như sau: 1) Chúng tôi trợ bởi UAV có thể được sử dụng trong các khu vực nguy hiểm đề xuất mô hình nhiều ăng-ten GCS-UAV sử dụng kĩ thuật như chiến trường, giám sát kho tàng độc hại [2]. Bên cạnh đó, RSMA trong truyền tin gói ngắn để điều khiển tọa độ bay 3 truyền tín hiệu trong các hệ thống điều khiển luôn yêu cầu chiều của nhiều UAV đồng thời; 2) Bài báo đã cung cấp biểu có độ tin cậy cực cao và độ trễ thấp (URLL: ultra-reliable thức BLER ở dạng chính xác và xấp xỉ trong điều kiện kênh low latency). Đảm bảo độ tin cậy của hệ thống điều khiển và truyền theo phân bố Nakagami-m, các UAV triển khai ở các truyền thông không tải (CNPC: non-payload communication) môi trường khác nhau; 3) Kết quả bài báo chỉ ra các giá trị là vấn đề rất quan trọng nhằm đáp ứng các yêu cầu nghiêm tối ưu BLER tương ứng các độ cao bay của UAV, tối ưu hệ số ngặt của chúng. Ngoài ra, việc giảm độ trễ trong điều khiển phân bổ công suất cho tín hiêu chung và riêng để đạt BLER UAV luôn cần thiết nhằm đáp ứng thời gian thực mà hệ thống nhỏ nhất. Ngoài ra, kết quả bài báo cũng đã chỉ ra được BLER yêu cầu [3]. Do đó, việc sử dụng gói thông tin có độ dài hữu của hệ thống khi sử dụng RSMA tốt hơn BLER khi sử dụng hạn là bài toán đang được quan tâm nghiên cứu trong vài năm phương thức NOMA. Hệ thống này có thể áp dụng để điều gần đây và dự báo trong những năm tiếp theo cho các ứng khiển và vận hành các UAV trong các xung đột quân sự, giám dụng của UAV trong hệ thống 6G [4]. sát kho bãi, tuần tra. Mặt khác, nó có thể được sử dụng để Mặt khác, đa truy nhập phân chia tỉ lệ (RSMA: Rate- thu thập các hình ảnh và video từ không gian, theo dõi nông Splitting Multiple Access) là phương pháp nhằm giảm nhiễu nghiệp, thảm họa hoặc theo dõi môi trường. Hệ thống này dựa vào việc phân chia các luồng dữ liệu người dùng và giải cũng có thể được sử dụng trong các ứng dụng internet của các điều chế lần lượt [5]–[7]. Ngoài ra, RSMA có thể giảm nhiễu vật thể từ xa UAV (IoRTU). ISBN 978-604-80-8932-0 13
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG [17] xác suất LoS phụ thuộc chủ yếu vào góc θk giữa UAV với mặt phẳng nằm ngang đặt GCS, được tính toán theo % và mô hình toán học bởi biểu thức sau [15]. z UAVk e1 − e2 UAV2 UAVK PL (θk ) = e1 − e5 , PN (θk ) = 1 − PL (θk ), (2) UAV1 θk −e3 1+ e4 hk hK o h2 trong đó θk = 180 arcsin( hk ), và ei , i ∈ {1, · · · , 5} là các π d k h1 hằng số đạt được từ thực nghiệm và trình bày trong Bảng I. Bảng I CÁC THAM SỐ TÍNH BIỂU THỨC XÁC SUẤT LOS [15]. GCS x Môi trường e1 e2 e3 e4 e5 Ngoại ô 101.6 0 0 3.25 1.241 Đô thị 120.0 0 0 24.30 1.229 y Đô thị dày đặc 187.3 0 0 82.10 1.478 Để thuận tiện trong trình bày bài báo, định nghĩa véc-tơ hệ Hình 1. System model. số pha đinh giữa GCS và UAVk là gk . Khi gk là phân bố Nakagami-m, dẫn đến gk 2 là phân bố Gamma với mk và Xem xét hệ thống truyền tin điều khiển từ một GCS có M Ωk là các tham số hội tụ chùm tia đến và độ lợi trung bình ăng ten đến nhiều UAV đồng thời, trong khi đó mỗi UAV được kênh truyền. Khi GCS sử dụng kĩ thuật phân tập phát tỷ lệ cấu hình một ăng-ten như thể hiện trong Hình 1. Giả sử rằng, cực đại (MRT: Maximum Ratio Transmission), véc-tơ trọng số g vị trí của GCS đặt trên mặt đất tại tọa độ (xG , yG , 0), UAV phát được chuẩn hóa wt = gk . Đặt Z = gk 2 , chúng ta có k thứ k bay tại vị trí trong mặt phẳng nằm ngang với độ cao hk , hàm phân bố tích lũy (CDF: cumulative distribution functions) có nghĩa là tại thời điểm xem xét truyền tín hiệu điều khiển của hệ số độ lớn kênh truyền từ GCS đến UAVk là UAV có tọa độ (xk , yk , hk ). Truyền thông giữa GCS và UAV bị tác động bởi môi trường triển khai và bị ảnh hưởng bởi các γ(mk M, mk z/Ωk ) FZ (z) = , (3) tòa nhà, cây cối; tức là suy giảm đường truyền từ GCS đến Γ(mk M ) UAV phụ thuộc vào môi trường và được mô hình hóa bằng mk M mk z M mk −1 mk z các tham số như ở trong [15]. Mô hình hóa kênh truyền từ fZ (z) = exp − , (4) Ωk Γ(mk M ) Ωk GCS đến UAV bao gồm tác động của pha-đinh (small-scale fading) và suy hao trung bình theo khoảng cách (large-scale trong đó, γ(·; ·) và Γ(·) tương ứng là hàm Gamma hoàn chỉnh fading) như đã được trình bày trong [16]. Các tín hiệu điều và không hoàn chỉnh, như đã được trình bày trong [17]. khiển có kích thước gói ngắn, khoảng thời gian kết hợp tín Khi kênh truyền từ GCS đến UAV bị tác động của pha-đinh hiệu và đáp ứng kênh truyền luôn hoàn hảo. Do đó thông tin và suy hao trung bình theo khoảng cách, độ lợi kênh được mô trạng thái kênh (CSI: channel state information) được xem là ˆ hình hóa theo các ảnh hưởng là Ω = ωΩk βk , trong đó ω và không lỗi, không trễ. Khoảng bay của UAV theo các chu kì βk đã được định nghĩa ở phần trên, Ωk là trung bình của hệ phát tín hiệu là ngắn, do đó tác động của Doppler không tồn số kênh truyền gk . Chú ý rằng ω = 1 hệ thống đạt được LoS tại, pha-đinh kênh truyền là phẳng. hoàn toàn, 0 < ω < 1 xác suất LoS không đạt được hoàn toàn Hệ số kênh truyền từ GCS đến UAVk được ký hiệu như sau tại UAV [18]. Điều này có nghĩa rằng, độ lợi trung bình kênh truyền phụ thuộc vào xác suất LoS hoặc NLoS giữa GCS và hk = βk gk , (1) UAV [19], [20] trong đó, βk = (c/4πf )2 /dα là tham số kênh truyền suy k ˆ Ω LoS link, hao theo khoảng cách, phụ thuộc vào tần số và môi trường Ω = (5) hoạt động, với c, f là vận tốc ánh sáng và tần số sóng mang ˆ ωΩ NLoS link, của tín hiệu điều khiển; α = [α( π ) − α(0)]ω + α(0) là 2 tham số suy hao theo xác suất tồn tại tia nhìn thằng (LoS: Theo nguyên lý xử lý tín hiệu RSMA đã trình bày trong [8], line of sight) của hệ thống, 0 ≤ ω ≤ 1 là hệ số phản tín hiệu cần truyền đến các UAV được phân chia thành 2 phần ánh độ lớn của LoS, chú ý rằng α( π ) khi UAV bay thẳng 2 tại GCS, được gọi là phần tín hiệu chung, xc,k , và phần tín đứng trên GCS và α(0) khi UAV ở trên mặt đất. Từ các giả hiệu riêng xp,k . Phần tín hiệu chung của các UAV được ghép thiết trên, khoảng cách từ GCS đến UAVk được tính toán là và mã hóa thành một tập mã đồng nhất, kí hiệu là xc , tín hiệu dk = (xk − xG )2 + (yk − yG )2 + h2 + ∆dk , trong đó ∆dk k chung này có thể giải mã được tại mỗi UAV. Tại GCS các tín là khoảng cách mỗi lần dịch chuyển của UAV. Các yếu tố ảnh hiệu riêng của các UAV được mã hóa độc lập, các tín hiệu hưởng đến xác suất LoS từ GCS đến UAV bao gồm khoảng xp,k chỉ được giải mã tại UAVk tương ứng, trong khi đó xc cách và góc tương ứng với vị trí GCS và các UAV. Theo [15], được giải mã tại tất cả các UAV. Ngoài ra xc và xp,k được mã ISBN 978-604-80-8932-0 14
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) hóa trước tại GCS để tạo thành tín hiệu xếp chồng và phát tới trong đó C(∆k ) = log2 (1 + ∆k ) dung lượng kênh tính theo các UAV, do đó tín hiệu tại GCS là công thức Shannon, và ∆k ∈ {γc,k , γp,k }, V (∆k ) = (1 − 1 2 K (1+∆k )2 )(log2 e) là độ phân tán kênh truyền, được đánh giá x = ( PS ac xc + PS ap,k xp,k ), (6) theo lượng tin bình phương trên mỗi lần sử dụng kênh, đại k=1 diện cho sự biến đổi của kênh so với kênh xác định trên cùng một dung lượng. k là xác suất lỗi có thể xảy ra trên kênh trong đó, xc = [xc,1 , · · · , xc,K ]T và xp,k = [xp,1 , · · · , xp,K ]T . truyền, Q−1 (·) là nghịch đảo hàm Q; với hàm Q được xác PS là công suất phát của GCS, ac và ap,k tương ứng là hệ số ∞ 2 K phân bổ công suất cho xc và xp,k với ac + k=1 ap,k = 1. Từ định bởi Q(x) = 2π x exp(− t2 )dt, và O log2 L là thành 1 L nguyên lý trên, tín hiệu nhận được tại UAVk được viết thành phần bậc cao của quá trình tính toán. Khi số lần sử dụng kênh đủ lớn, L ≥ 100, như xác định trong [21] và biểu thức (10) yk = hk PS ac xc có thể bỏ qua log2 L , chúng ta có thể viết lại biểu thức tức L Dữ liệu chung thời của BLER của tín hiệu chung và riêng như sau: K + hk PS ap,k xp,k + hk PS ap,j xp,j +zk , (7) k ≈ Q (C(∆k ) − Rk )/ V (∆k )/L . (11) j=1,j=k Dữ liệu riêng Đặt φxc là sự kiện lỗi giải mã tại UAVk của tập tín hiệu k Nhiễu từ các dữ liệu riêng ¯ chung các UAV, xc , và φxc là phần bù của φxc . Tương tự, k k x trong đó zk ∼ 2 CN (0, σk IK ) là tạp âm trắng cộng tính chuẩn chúng ta đặt φkp,k là sự kiện lỗi giải mã của tín hiệu riêng các ¯x x UAV, xp,k , tại UAVk và φkp,k là phần bù của φkp,k . Từ các (AWGN: additive white Gaussian Noise) tại UAVk; IK là một 2 véc-tơ đơn nhất, σk là phương sai AWGN tại UAVk. biểu thức (8) và (11), giá trị BLER tức thời của xc tại UAVk Theo nguyên lý giải mã tín hiệu trong kĩ thuật RSMA [8], được tính toán là tại UAVk thực hiện giải mã xc trước bằng cách xem xp,k là C(γc,k ) − Rc,k nhiễu. Tín hiệu riêng của các UAVk, xp,k , được giải mã bằng Pr(φxc ) = k xc k ≈Q , (12) V (γc,k )/L cách xem tín hiệu riêng của các UAV khác xp,j là nhiễu. Do đó từ (7), tỉ số công suất tín hiệu và công suất nhiễu cộng với trong đó γc,k đã được đưa ra trong (8), Rc,k = Bc,k /L là tốc tạp âm (SINR: signal to interference plus noise ratio) của các độ truyền của tín hiệu chung các UAV với Bc,k là tổng số bít tín hiệu chung và riêng tại UAVk được xác định là của xc . 2 Sau khi UAVk giải mã thành công và tách xc ra khỏi tập hk PS ac tín hiệu gốc ban đầu trong (6), tiếp theo UAVk giải mã tín γc,k = K , (8) hk 2P a + hk |2 2 PS ap,j + σk S p,k j=1,j=k hiệu dùng riêng của chính nó. Khi đó BLER của tín hiệu riêng hk 2 PS ap,k xp,k mỗi UAV trong điều kiện lý tưởng (giải mã xc không lỗi) γp,k = K . (9) được xác định là hk |2 2 j=1,j=k PS ap,j + σk x xp,k C(γp,k ) − Rp,k Dữ liệu trong thông tin điều khiển thường yêu cầu tốc độ Pr(φkp,k ) = k ≈Q , (13) V (γp,k )/L thấp, tức là kích thước gói tin được sử dụng trong hệ thống được xem xét là nhỏ. Việc điều khiển UAV đòi hỏi đáp ứng trong đó γp,k được xác định ở công thức (9) và tốc độ truyền thời gian thực (độ trễ cực thấp), độ tin cậy cao để đảm bảo an của tín hiệu riêng các UAV Rp,k = Bp,k /L với Bp,k là tổng toàn đặc biệt trong các hệ thống điều hướng. Truyền tin gói số bít của xp,k . ngắn có thể được áp dụng để truyền dữ liệu với độ trễ thấp Chú ý rằng, UAVk giải mã xp,k luôn tồn tại điều kiện truyền trong các ứng dụng URLLC [9]. Do đó, trong phần tiếp theo lan lỗi giải mã tín hiệu chung xc , do đó mô hình hóa xác suất x của bài báo này chúng tôi phân tích hiệu quả của truyền tin lỗi giải mã xp,k được viết theo dạng Pr(φkp,k |φxc ). Như vậy, k gói ngắn cho việc điều khiển và quản lý từ GCS đến các UAV. xác suất lỗi giải mã xp,k tại UAVk có thể được trình bày lại bởi xác suất sau III. PHÂN TÍCH PHẨM CHẤT HỆ THỐNG x x x ¯ ¯ A. Cơ sở tính toán BLER Pr(φkp,k ) = Pr(φkp,k |φxc ) Pr(φxc ) + Pr(φkp,k |φxc ) Pr(φxc ), k k k k Trong lý thuyết mã hóa kênh truyền thống, xác suất lỗi của (14) hệ thống truyền thông được nghiên cứu với độ dài khối vô x trong đó Pr(φkp,k |φxc ) là xác suất lỗi giải mã xp,k trong điều k hạn. Tuy nhiên, trong thực tế tốc độ truyền dữ liệu của hệ x kiện lỗi giải mã xc , tức là φkp,k sẽ xảy ra khi có điều kiện thống có thể bị giới hạn do độ dài khối hữu hạn và ràng buộc φxc xảy ra trước đó. Do xc có mức công suất tín hiệu tương k của ngưỡng xác suất lỗi. Theo [21], tốc độ truyền dữ liệu Rk đối lớn, tức là xác suất xảy ra sự kiện giải mã xp,k trong điều từ GCS đến UAV k với độ dài khối hữu hạn L có thể được x kiện lỗi xc là Pr(φkp,k |φxc ) ≈ 1. Từ công thức (14), lỗi giải k tính xấp xỉ như sau: mã xp,k tích lũy tại UAVk được xác định bởi công thức sau V (∆k ) −1 log2 L xp,k =1× xc xp,k xc Rk (L, ∆k , k) ≈ C(∆k ) − Q ( k) + O , k k + k (1 − k ) L L xc xp,k xc xp,k xp,k (10) = k + k − k k ≈ xc k + k . (15) ISBN 978-604-80-8932-0 15
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Chú ý rằng trong biểu thức (15), khi truyền gói tin ngắn với chúng ta nhận được BLER tại UAVk là số lần sử dụng kênh đủ lớn, thông thường đạt đến giá trị nhỏ N M mk −1 x π 1 mk u n khoảng từ 10−3 hoặc 10−5 . Do đó, thành phần xc kp,k → 0 k ¯xc = 1−χk k ˆ k PS (ac − u(ap,k + ap,j )) có thể bỏ qua. t=1 N n=0 n! Ω mk u B. Tỉ lệ lỗi gói trung bình × exp − 1 − φ2 , ˆ k PS (ac − u(ap,k + ap,j )) Ω Từ biểu thức (11), BLER trung bình tại UAVk được xác (21) định bởi phép toán trung bình hóa như sau: N M mk −1 n x π 1 mk u ∞ ¯kp,k = 1 − χk N n! Ωˆ k PS (ap,k − uap,j ) ¯k ≈ Q L/V (∆k )[C(∆k ) − Rk ] f∆k (x)dx, (16) t=1 n=0 0 mk u × exp − 1 − φ2 , (22) ˆ Ωk PS (ap,k − uap,j ) trong đó f∆k (x) là hàm phân bố xác suất (PDF: probability distribution function) của SINR ∆k nhận được tại UAVk. Để trong đó u = ρð −ρ φ + ρð +ρ là biến mới của xấp xỉ 2 2 tính chính xác biểu thức trong (16) gặp rất nhiều khó khăn (2q−1)π Chebyshev Gauss, φ = cos 2N , N ∈ {1, ∞} là tham vì sự phức tạp của hàm Q và hàm PDF của ∆k . Tuy nhiên việc xấp xỉ tuyến tính hàm Q được sử dụng ở trong [22] là số cân bằng giữa độ chính xác và phức tạp của phép xấp xỉ. một phương pháp có thể được áp dụng cho bài báo này, tức là Chúng ta thấy rằng các biểu thức (21) và (22) đang tồn tại Q L/V (∆k )[C(∆k ) − Rk ] trong (16) được viết lại theo hàm mũ và khai triển tích phân thành tổng chuỗi hàm, do đó nó vẫn là các biểu thức phức tạp. Để thấy rõ tác động của các kết quả xấp xỉ đạo hàm tuyến tính của hàm Q, tức là tham số đến phẩm chất hệ thống, chúng ta có thể thực hiện tính toán xấp xỉ ở miền SNR cao. Dựa vào xấp xỉ tích phân  1, ∆k ≤ ρ ρ Riemann bậc một ρ ð f (x)dx = (ρð − ρ )f ( ρ +ρð ) biểu thức  C(∆k ) − Rk  1 2 Q = 2 − χk (∆k − τk ), ρ < ∆k < ρð , tích phân trong (18) có thể viết lại như sau V (∆k )/L   0, ∆k ≥ ρð  ρð + ρ (17) ¯k ≈ χi (ρð − ρ )F∆k , (23) 2 trong đó χk = [2π(22Rk − 1)/L]−1/2 , τk = 2Rk − 1, ρ = trong đó χn , ρ , và ρð được đưa ra trong (17). Thực hiện thay τk − 1/(2χk ), ρð = τk + 1/(2χk ) và Rk ∈ {Rc,k , Rp,k }. Từ thế ρð và ρ vào biểu thức (23), BLER trung bình tại UAVk các biểu thức (16) và (17), chúng ta có thể sử dụng tích phân nhận được bởi biểu thức đơn giản sau từng phần và viết lại BLER trung bình như sau: ¯k ≈ F∆k (τk ). (24) ρð ¯k ≈ χk F∆k (x)dx, (18) Mặt khác, khi công suất phát của GCS đủ lớn, có nghĩa ρ là τk đạt đến giá trị đủ nhỏ và áp dụng xấp xỉ hàm Gamma Kmi không hoàn chỉnh γ(Kmi , mi x) ≈ (mi x) i )! khi x nhỏ như (Km trong đó F∆k (x) là CDF của ∆k . Để nhận được biểu thức trình bày ở [16]. Khi đó, BLER trung bình của tín hiệu chung BLER trong (18), trước hết chúng ta cần có CDF của ∆k , và riêng của UAVk có thể được viết lại như sau: trong khi đó CDF của ∆k phụ thuộc vào các biểu thức SINR đã trình bày trong (8). Khi kênh truyền có phân bố Nakagami- mk τk,c mk M 1 ¯xc ,apor ≈ k , m, GCS sử dụng phương thức phát MRT, từ biểu thức (3), kết ˆ k PS (ac − τk,c (ap,k + ap,j )) Ω (mk M )! hợp với các biểu thức SINR đã trình bày trong (8) và (9), CDF (25) của SINR trên kênh Nakagami-m với M ăng-ten phát được x ,apor mk τk,p mk M 1 đưa ra như sau [17] ¯kp,k ≈ , (26) ˆ k PS (ap,k − τk,p ap,j ) Ω (mk M )! mk x Fγc,k (x) = 1− exp − where τk,c = 2Rc,k − 1 and τk,p = 2Rp,k − 1. ˆ k PS (ac − x(ap,k + ap,j )) Ω M mk −1 IV. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 1 mk x n × , ˆ k PS (ac − x(ap,k + ap,j )) n! Ω Trong phần này của bài báo, trình bày kết quả mô phỏng n=0 (19) nhằm kiểm chứng phẩm chất của hệ thống đề xuất và quá mk x trình phân tích ở phần trên. Để thực hiện mô phỏng chúng Fγp,k (x) = 1− exp − tôi thiết lập số mẫu ngẫu nhiên đầu vào là 10 × 214 . Vị trí ˆ Ωk PS (ap,k − xap,j ) M mk −1 của GCS đặt tại tọa độ (xG = 100, yG = −50, zG = 0), số 1 mk x n UAV nhận tín hiệu điều khiển đồng thời là 3. Trong trường × , (20) ˆ k PS (ap,k − xap,j ) n! Ω hợp số lượng UAV lớn, chúng ta có thể sử dụng kĩ thuật phân n=0 cụm để nhóm các UAV thành các cụm nhỏ để giảm độ phức Từ biểu thức CDF trong (19) và (20), sử dụng xấp xỉ tích tạp trong xếp chồng và giải mã tín hiệu. Tại thời điểm xét phân theo Chebyshev Gauss quadrature [23, Eq. (25.4.30)], quá trình truyền dữ liệu, các UAV bay tại tọa độ tương ứng ISBN 978-604-80-8932-0 16
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) là (xUAV1 = −150, yUAV1 = −150, h1 = 120), (xUAV2 = lập ban đầu UAV1 xa GCS nhất, trong khi UAV2 ở gần GCS 100, yUAV2 = 100, h2 = 100) và (xUAV3 = 200, yUAV3 = nhất. Bên cạnh đó, kết quả của các biểu thức xấp xỉ ở miền 200, h3 = 90). Góc hợp bởi trục x và vị trí các UAV trong SNR cao có kết quả gần chính xác với mô phỏng. Đặc biệt từ mặt phẳng nằm ngang tương ứng là θ1 = π/3, θ2 = π/4 và kết quả trong các đồ thị cho thấy BLER của hệ thống đạt rất θ3 = π/6. Số lần sử dụng kênh L = 300, tần số sóng mang nhỏ, khi xác suất LoS và SNR đủ lớn hệ thống luôn đạt độ tin f = 2 GHz, vận tốc ánh sáng c = 3 × 108 m/s và phương sai cậy là 99,99%. Bậc phân tập của hệ thống đạt được theo số 2 tạp âm tại các UAV được chuẩn hóa σk = 1. Vận tốc bay của ăng-ten phát của GCS và tham số mk của kênh truyền. Thêm các UAV giả sử bằng nhau và v = 10 m/s, mỗi khoảng dịch vào đó, từ kết quả các đồ thị cho thấy giá trị của các đường chuyển của UAV hết thời gian To = 1 s, do đó khoảng cách cong lý thuyết sát với giá trị mô phỏng, điều đó chứng minh mỗi lần gia tăng quỹ đạo của UAV là ∆dk = 10m. Ngoại trừ rằng các kết quả phân tích của bài báo hoàn toàn chính xác. các hình đặc biệt, số bít phát của tín hiệu chung và tín hiệu riêng của các UAV tương ứng là Rc = 150, và Rp,k = 250; 100 100 hệ số LoS ω = 0.9, hệ số phân bổ công suất cho tín hiệu L = 300, Rc = 200, Rp,k = 250 Urban mk = 3, M = 3, PS = 15 dB chung ac = 0.5. Để cân bằng giữa độ phức tạp và độ chính 10-2 xác, chúng tôi chọn số phép khai triển tích phân thành tổng 10-5 của các biểu thức (21) và (22) với N = 40. Tham số đặc trưng -4 10 của các môi trường khác nhau như đã được trình bày trong Average BLER mk = 3, M= 3, PS = 15 dB Average BLER L = 300, Rc = 150, Rp,k = 250 bảng I. 10-10 10-6 10-8 100 100 UAV1 - Sim 10-15 UAV1 m1 = m2 = m3 = 2 UAV2 - Sim UAV2 Rc = 150, Rp,k = 250 Suburban UAV3 - Sim UAV3 N = 3, L = 300 10-10 Ana 10-2 10-2 10-20 0.2 0.4 0.6 0.8 1 10 50 100 150 200 250 300 Power allocation for common stream (ac) Altitude (m) Average BLER Average BLER -4 10 (a) (b) 10-4 UAV1 - MP UAV2 - MP 10-6 UAV3 - MP Hình 3. BLER của các UAV theo hệ số phân bổ công suất tín hiệu chung UAV 1 - MP LT và độ cao của các UAV. UAV 2 - MP Asym UAV 3 - MP 10-6 PS = 10 dB, M = 2 10-8 LT LT- XX NOMA- UAV 1 m1 = m 2 = m 3 = 2 Hình 3 trình bày BLER trung bình của các UAV theo hệ số NOMA-UAV 2 NOMA-UAV 3 L = 300, Rc = 150, Rp,k = 250 phân bổ công suất tín hiệu và độ cao bay của các UAV. Cụ thể, 10-10 15 18 21 24 27 30 10-8 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Hình 3(a) biểu diễn BLER của các UAV theo hệ số phân bổ SNR(dB) LoS Probability (ω) công suất tín hiệu dùng chung ac . Trong Hình 3(a), chúng ta (a) (b) có thể quan sát thấy rằng BLER của UAV2 là tốt nhất, trong khi đó BLER của UAV3 là kém nhất. Nguyên nhân dẫn đến Hình 2. BLERs của các UAV thông qua SNR và xác suất LoS. kết quả này là do khoảng cách giữa GCS và các UAV là khác nhau, dẫn đến mức suy hao tín hiệu tại các UAV là khác nhau. Hình 2 biểu diễn tham số BLER trung bình của các UAV Một quan sát quan trọng khác ở trên Hình 3(a) cho thấy luôn thông qua SNR và xác suất LoS của hệ thống điều khiển UAV tồn tại một hệ số tối ưu ac mà tại đó BLER đạt nhỏ nhất, giá theo kĩ thuật RSMA. Từ Hình 2 (a) chúng ta thấy rằng BLER trị ac ≈ 0.43. Kết quả này có thể được giải thích rằng, khi theo phương pháp truy nhập RSMA cho BLER tốt hơn khi sử tăng ac dẫn đến khả năng giải mã tín hiệu chung tại UAV tốt dụng kĩ thuật NOMA. Kết quả này có thể được lý giải như sau, hơn, ngược lại nếu tăng ac đồng nghĩa với việc giảm công suất trong kĩ thuật RSMA phần tín hiệu chung được giải mã trước, của tín hiệu riêng các UAV, tức là tăng xác suất lỗi đối với do đó nhiễu của các tín hiệu chung và tín hiệu riêng khác tín hiệu riêng. Do đó luôn tồn tại giá trị ac tối ưu để BLER đến UAVk có mức công suất suất nhỏ hơn sử dụng kĩ thuật của các UAV là nhỏ nhất. Hình 3(b) trình bày BLER của các NOMA. Tuy nhiên RSMA phải thực hiện tách tín hiệu của mỗi UAV theo độ cao UAV tương ứng ở các môi trường khác nhau. UAV ít nhất là 2 lần đối với tín hiệu chung và riêng tương ứng. Trong Hình 3(b) cho thấy khi tăng hk dẫn đến BLER của các Hình. 2(b) trình bày BLERs của các UAV theo xác suất LoS. UAV giảm đến giá trị cực tiểu sau đó BLER tăng trở lại. Như Quan sát từ Hình 2(b) thấy rằng BLERs của các UAV giảm vậy khi triển khai hệ thống UAV luôn tồn tại một độ cao tối khi xác suất LoS tăng. Cụ thể, khi ω = 1 hệ thống được xem ưu mà tại đó BLER của chúng đạt nhỏ nhất. Nguyên nhân của như truyền trong môi trường lý tưởng, khi ω = 0.5, BLERs kết quả này là khi độ cao của UAV tăng dẫn đến xác suất LoS của UAV2 xấp xỉ bằng 1, trong khi đó BLER của các UAV3 tăng theo, tuy nhiên suy giảm tín hiệu cũng tăng lên theo độ và UAV1 bằng 1 tại ω = 0.6 và ω = 0.7, tương ứng. Ngoài cao các UAV. Ngoài ra từ Hình 3(b) cho thấy triển khai UAV ra, cả hai Hình 2 (a) và Hình 2 (b) đã cho thấy, BLER của ở môi trường nông thôn cho kết quả BLER tốt hơn triển khai UAV2 đạt nhỏ nhất, trong khi đó BLER tại UAV1 là lớn nhất, ở đô thị. điều này được giải thích là do tọa độ của các UAV được thiết Hình 4 mô tả BLER của các UAV thông qua số bít phát tín ISBN 978-604-80-8932-0 17
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) [4] J. Yao, Q. Zhang, and J. Qin, “Joint Decoding in Downlink 100 NOMA Systems with Finite Blocklength Transmissions for Ultra- Reliable Low-Latency Tasks,” IEEE Internet Things J., vol. DOI: UAV1 10.1109/JIOT.2022.3156038, March 2022. 10-2 [5] A. Mishra, Y. Mao, O. Dizdar, and B. Clerckx, “Rate-splitting multiple access for 6G—Part I: Principles, applications and future works,” IEEE 10-4 Commun. Lett., vol. 26, no. 10, pp. 2232–2236, Oct. 2022. Average BLER [6] L. Yin, Y. Mao, O. Dizdar, and B. Clerckx, “Rate-splitting multiple UAV3 access for 6G—Part II: Interplay with integrated sensing and commu- 10-6 Solid lines: L = 300 nications,” IEEE Commun. Lett., vol. 26, no. 10, pp. 2237–2241, Oct. Dashed lines: L =250 2022. [7] H. Li, Y. Mao, O. Dizdar, and B. Clerckx, “Rate-splitting multiple access 10-8 for 6G—Part III: Interplay with reconfigurable intelligent surfaces,” UAV2 IEEE Commun. Lett., vol. 26, no. 10, pp. 2242–2246, Oct. 2022. [8] Y. Mao, O. Dizdar, B. Clerckx, R. Schober, P. Popovski, and H. V. 10-10 M = 3, mk = 3 Poor, “Rate-splitting multiple access: Fundamentals, survey, and future PS = 15 dB, Rp,k = 250 research trends,” IEEE Commun. Surveys &Tuts., vol. 24, no. 4, pp. 10-12 2073–2126, Fourth quarter 2022. 32 64 96 128 160 192 224 256 [9] H. Hu, Y. Huang, G. Cheng, Q. Kang, H. Zhang, and Y. Pan, Number bits of common stream (bits) “Optimization of Energy Efficiency in UAV-enabled Cognitive IoT with Short Packet Communication,” IEEE Sensors Journal, vol. DOI: Hình 4. BLER của các UAV theo số bít phát của phần tín hiệu chung 10.1109/JSEN.2021.3130581, Nov. 2021. [10] A. Ranjha and G. Kaddoum, “URLLC-enabled by laser powered UAV relay: A quasi-optimal design of resource allocation, trajectory planning and energy harvesting,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 71, no. 1, pp. hiệu dùng chung với số lần sử dụng kênh L khác nhau. Kết 753 –765, Jan. 2022. [11] C. M. W. Basnayaka, D. N. K. Jayakody, and Z. Chang, “Age of Informa- quả trên đồ thị thấy rằng, khi số lần sử dụng kênh nhiều hơn, tion Based URLLC-enabled UAV Wireless Communications System,” BLER tại các UAV tốt hơn. Ngoài ra, chúng ta thấy đặc tính IEEE Internet Things J., vol. DOI: 10.1109/JIOT.2021.3123431, May của đồ thị ở đoạn đầu từ 32 đến 80 bít thì BLER là hằng số, 2021. [12] A. Bansal, N. Agrawal, and K. Singh, “Rate-splitting multiple access for sau đó các BLER tăng tuyến tính theo số bít tín hiệu chung UAV-based RIS-enabled interference-limited vehicular communication tăng. Bởi vì khi tăng số bít tín hiệu chung và cố định số lần system,” IEEE Trans. Intell Veh., vol. 8, no. 1, pp. 936–948, Jan. 2022. sử dụng kênh L thì việc giải mã tín hiệu chung xc xảy ra lỗi [13] W. Jaafar, S. Naser, S. Muhaidat, P. C. Sofotasios, and H. Yanikomeroglu, “On the downlink performance of RSMA-based nhiều hơn. Thêm vào đó lỗi giải mã xc sẽ tích lũy đến giải UAV communications,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 69, no. 12, pp. mã xp,k như trình bày ở (14). Như vậy hệ thống đề xuất nên 16 258–16 263, Dec. 2020. được thiết kế số bít dùng khoảng 64 đến 80 bít để đảm bảo [14] ——, “Multiple access in aerial networks: From orthogonal and non- orthogonal to rate-splitting,” IEEE Open J. Veh. Technol., vol. 1, pp. độ tin cậy lớn hơn 99,99%. 372–392, Oct. 2020. [15] J. Holis and P. Pechac, “Elevation dependent shadowing model for V. KẾT LUẬN mobile communications via high altitude platforms in built-up areas,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 56, no. 4, pp. Bài báo đã đề xuất và phân tích được hiệu quả truyền gói 1078–1084, April 2008. tin ngắn điều khiển hệ thống UAV bằng phương pháp truy [16] T. M. Hoang, B. C. Nguyen, T. Kim et al., “Outage and Throughput Analysis of UAV-assisted NOMA Relay Systems with Indoor and nhập RSMA. Bài báo đã hoàn thành việc khảo sát phẩm chất Outdoor Users,” IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 59, no. 3, BLER với các giả thiết GCS được cấu hình nhiều ăng-ten, pp. 2633–2647, June 2023. kênh truyền có phân bố Nakagami-m, các UAV có quỹ đạo [17] T. M. Hoang, X. N. Tran, P. T. Hiep et al., “Outage probability of aerial base station NOMA MIMO wireless communication with RF energy bay bất kì. Các công thức BLER được trình bày theo hai dạng harvesting,” IEEE Internet of Things J., vol. 9, no. 22, pp. 22 874–22 886, là chính xác và xấp xỉ, kết quả mô phỏng so sánh cho thấy Nov. 2022. các biểu thức đã trình bày là hợp lý với mô phỏng. Kết quả [18] S. Yang, Y. Deng, X. Tang, Y. Ding, and J. Zhou, “Energy efficiency optimization for UAV-assisted backscatter communications,” IEEE Com- bài báo chỉ ra được các giá trị tối ưu hệ số phân bổ công suất, mun. Lett., vol. 23, no. 11, pp. 2041–2045, Nov. 2019. số bít phát của tín hiệu dùng chung và độ cao bay các UAV [19] T. Hou, Y. Liu, Z. Song, X. Sun, and Y. Chen, “UAV-to-Everything để cho BLER nhỏ nhất. Đặc biệt kết quả từ các đồ thị cho (U2X) Networks Relying on NOMA: A Stochastic Geometry Model,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 69, no. 7, pp. 7558 – 7568, July 2020. thấy bậc phân tập của hệ thống xem xét đạt được rất lớn và [20] P. Raut, K. Singh, C.-P. Li, M.-S. Alouini, and W.-J. Huang, “Nonlinear bằng mk M , với kết quả này luôn đảm bảo độ tin cậy để sử EH-Based UAV-Assisted FD IoT Networks: Infinite and Finite Block- dụng trong hệ thống điều khiển UAV. length Analysis,” IEEE Internet Things J., vol. 8, no. 24, pp. 655–668, Dec. 2021. [21] Y. Polyanskiy, H. V. Poor, and S. Verdú, “Channel coding rate in the TÀI LIỆU finite blocklength regime,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 56, no. 5, pp. [1] T. M. Hoang, B. C. Nguyen, X. H. Le, X. N. Tran, T. Kim et al., “Outage 2307–2359, May 2010. Probability and Throughput of Mobile Multiantenna UAV-Assisted FD- [22] X. Lai, T. Wu, Q. Zhang, and J. Qin, “Average secure BLER analysis of NOMA Relay System With Imperfect CSI,” IEEE Systems Journal, NOMA downlink short-packet communication systems in flat Rayleigh vol. 17, no. 1, pp. 1477–1488, Mar 2023. fading channels,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 20, no. 5, pp. [2] T. T. Nguyen, V. T. Hoang, M. H. Tran, T. H. Le, and X. N. Tran, 2948–2960, May 2020. “Joint Resource and Trajectory Optimization For Secure UAV-Based [23] M. Abramowitz and I. A. Stegun, Handbook of mathematical functions: Relay NOMA System,” Vehicular Communications, p. 100650, 2023. with formulas, graphs, and mathematical tables. Courier Corporation, [3] S. Solanki, V. Singh, S. Gautam, J. Querol, and S. Chatzinotas, “Short- 1964, vol. 55. Packet Communication Assisted Reliable Control of UAV for Optimum Coverage Range,” Proceedings of IEEE ICC 2023, pp. 1–6, June 2023. ISBN 978-604-80-8932-0 18

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.