NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN TRONG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC

NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN

TRONG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC
‰‰ ThS. Nguyễn Xuân Tùng -

Trường CĐ. KT - KT Quảng Nam
‰‰ TS. Nguyễn Lê Hùng -

Đại học Đà Nẵng
TÓM TẮT: Sử dụng hợp lý và có
hiệu quả tài nguyên tần số vô tuyến ngày
càng bị hạn chế là một bài toán khó cho
các nhà cung cấp dịch vụ vô tuyến hiện
nay. Thời gian gần đây đã có nhiều nhà
nghiên cứu đưa ra một số giải pháp nhằm
cải thiện tình hình trên. Mạng vô tuyến
nhận thức là một giải pháp được quan tâm
nhiều nhất, nhằm khai thác triệt để nguồn
tài nguyên vô tuyến đồng thời tăng số
lượng người dùng và nâng cao chất lượng
truyền dẫn. Bài báo này phần nào đánh
giá được hiệu quả của mạng vô tuyến nhận
thức trong quá trình hoạt động song song
với mạng chính (mạng được cấp phép).
Kết quả nghiên cứu cho thấy tần số rỗi của
người dùng trong mạng chính được mạng
vô tuyến nhận thức khai thác để cung cấp
cho người dùng phụ. Quá trình hoạt động
của người dùng phụ vẫn không gây nhiễu
đến người dùng chính. Vì vậy chất lượng
dịch vụ của người dùng chính vẫn được

đảm bảo trong khi vẫn mở rộng được dịch
vụ cho người dùng phụ.
Từ khóa: Vô tuyến nhận thức,
vô tuyến thông minh, ước lượng kênh
truyền, SDR
1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong xã hội hiện nay thông tin di
động đang đóng một vai trò rất lớn do tính
mềm dẻo và linh hoạt của nó. Vì vậy, nhu
cầu sử dụng hệ thống thông tin di động cũng
như chiếm dụng tài nguyên vô tuyến ngày

càng cao. Tuy nhiên hiện nay tài nguyên
vô tuyến nói chung và tài nguyên về tần
số nói riêng đang ngày càng bị hạn chế.
Vấn đề của các nhà mạng hiện nay là tìm
ra các giải pháp nhằm nâng cao tính hiệu
quả trong việc sử dụng tần số vô tuyến đã
cấp phép mặt khác mở rộng phạm vi sử
dụng và nâng cao chất lượng thông tin vô
tuyến.
Hệ thống vô tuyến nhận thức là hệ
thống mà các phần tử của nó có khả năng
thay đổi các tham số (công suất, tần số)
trên cơ sở tương tác với môi trường hoạt
động. Mục đích của vô tuyến nhận thức là
cho phép các thiết bị vô tuyến khác hoạt
động trên các dải tần còn trống tạm thời
mà không gây nhiễu đến các hệ thống
vô tuyến có quyền ưu tiên cao hơn hoạt

động trên dải tần đó. Trong đó ước lượng
kênh truyền là một trong những chủ đề
được quan tâm trong hệ thống thông tin vô
tuyến. Việc ước lượng kênh truyền chính
xác giúp cho các nhà mạng chủ động trong
việc cung cấp các dịch vụ vô tuyến với
chất lượng cao.
2. TỔNG QUAN VỀ MẠNG VÔ
TUYẾN NHẬN THỨC [3]
Mạng vô tuyến hiện nay có một số
phần phổ vô tuyến đã được cấp phép cho
các mục đích khác nhau nhưng vẫn còn một
số băng tần vẫn chưa được cấp phép.
Các thành phần kiến trúc của mạng
vô tuyến nhận thức như Hình 1 có thể

Thông tin KHOA HỌC - GIÁO DỤC - số 1/2015

15


Hình 1. Mô hình kiến trúc mạng vô tuyến
nhận thức
phân thành hai nhóm là mạng chính và
mạng phụ.
* Mạng chính: Mạng chính có quyền
truy nhập tới một vài băng phổ nhất định.
Các thành phần của mạng chính bao gồm:
- Người dùng chính: Người dùng
chính (hay người dùng được cấp phép) có

giấy phép để hoạt động trong một băng
phổ nhất định.
- Trạm gốc chính: Trạm gốc chính
(hay trạm gốc được cấp phép) là thành
phần cơ sở hạ tầng mạng được cố định,
có giấy phép phổ, như BTS trong mạng
tổ ong.
* Mạng phụ: Mạng phụ (mạng truy
nhập phổ tần động, mạng thứ cấp, mạng
không được cấp phép) không có giấy phép
để hoạt động trong một băng tần mong
muốn. Mạng phụ gồm các thành phần sau:
- Người dùng phụ: Người dùng phụ
( người dùng không được cấp phép, người
dùng thứ cấp) không có giấy phép sử dụng
phổ. Do đó, cần có các chức năng cộng
thêm để chia sẻ băng phổ cấp phép.
- Trạm gốc phụ: Trạm gốc phụ (hay
trạm gốc xG, trạm gốc không cấp phép,
trạm gốc thứ cấp) là thành phần cơ sở hạ
tầng cố định.
* Bộ phân chia phổ: Bộ phân chia

16

phổ (hay server lập lịch) là một bộ phận
mạng trung tâm đóng vai trò trong việc
chia sẻ các tài nguyên phổ tần giữa các
người dùng phụ
3. KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG

3.1. Kỹ thuật ước lượng kênh ML
[1], [2], [4]
Tín hiệu ước lượng xˆ ML được biểu
diễn bằng một hàm sau:
xˆ ML =(HT.H)-1.HT.y
Trong đó:
H: Hàm kênh của hệ thống
HT: Ma trận chuyển vị của ma trận H
xˆ ML : Tín hiệu thu theo kỹ thuật ước
lượng ML
y: Tín hiệu thu được
3.2. Kỹ thuật ước lượng kênh
MAP[1], [2], [4]
Tín hiệu ước lượng xˆMAP được biểu
diễn bằng một hàm sau:
xˆMAP =(HT.H+

I -1 T
) .H .y
N0

Trong đó :
H: Hàm kênh của hệ thống
HT: Ma trận chuyển vị của ma trận H
xˆMAP : Tín hiệu thu theo kỹ thuật ước
lượng MAP
y : Tín hiệu thu được
I: Ma trận đường chéo đơn vị
N0: Công suất nhiễu
4. ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN

TRONG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC
Đối với mạng vô tuyến nhận thức do
có sự tồn tại song song của 2 mạng là mạng
chính (mạng truyền thống) và mạng phụ
nên việc ước lượng kênh truyền trở nên khó
khăn hơn. Tiến trình ước lượng xảy ra đồng
thời trên cả mạng phụ và mạng chính.

TRƯỜNG CAO ĐẲNG KINH TẾ - KỸ THUẬT QUẢNG NAM


4.1. Ước lượng cho mạng chính
Tín hiệu thu được của mạng chính
gồm tín hiệu phát từ mạng chính, tín hiệu
phát từ mạng phụ và nhiễu nhiệt gây tác
động xấu đến tín hiệu thu mạng chính.
Tuy nhiên sự gây nhiễu của mạng
phụ đối với mạng chính phải nhỏ hơn một
ngưỡng gama ( γ ) cho phép. Vì trên thực
tế mạng chính là mạng mà người dùng
chính trả phí cho việc sử dụng dịch vụ của
mình, còn mạng phụ là mạng mà người
dùng phụ sử dụng miễn phí nên chất lượng
dịch vụ của người dùng phụ không được
vượt quá giới hạn làm ảnh hưởng đến chất
lượng dịch vụ của người dùng chính. Hay
nói khác hơn gama ( γ ) chính là mức độ ưu
tiên của mạng chính.
Giá trị gama ( γ ) lớn hay nhỏ phản ánh
là mức độ trả phí của người dùng chính ít

hay nhiều. Nếu người dùng chính trả phí ít
thì đồng nghĩa với giá trị gama lớn thì chất
lượng dịch vụ giảm. Nhưng giá trị gama
không thể = 0 vì lúc đó mức độ ưu tiên của
mạng chính là tuyệt đối thì dẫn đến mạng
phụ không tồn tại. Trường hợp này không
phải là mạng vô tuyến nhận thức mà nó trở

Trong đó:
y 1 : Tín hiệu thu của mạng chính
S 1 : Tín hiệu phát của mạng chính
h 1 : Đáp ứng kênh từ máy phát chính
đến người dùng chính
η : Nhiễu nhiệt
S 2 : Tín hiệu phát của mạng phụ
h 2 : Đáp ứng kênh từ máy phát phụ
đến người dùng chính
4.2. Ước lượng cho mạng phụ
Tín hiệu thu của mạng phụ có sự tác
động của mạng chính
y 2 = h 21 . S 2 + (η + h 12 . S 1 )
Trong đó:
y 2 : Tín hiệu thu của mạng phụ
S 2 : Tín hiệu phát của mạng phụ
h 21 : đáp ứng kênh từ máy phát phụ
đến người dùng phụ
η : Nhiễu nhiệt
S 1 : Tín hiệu phát của mạng chính
h 12 : Đáp ứng kênh từ máy phát chính
đến người dùng phụ

Trong trường hợp này ta thực hiện
tính toán ước lượng thông số đáp ứng kênh
truyền h 21 còn đại lượng h 12 ta xem như
một biến ngẫu nhiên. Vậy ta xem tổng (η
+ h 12 . S 1 ) như một nguồn nhiễu tác động
đến mạng phụ.

Hình 2. Mô hình truyền dẫn của mạng
vô tuyến nhận thức (1x1)
về mạng truyền thống như hiện nay.
Tín hiệu thu của mạng chính có sự
tác động của mạng phụ :
y 1 = h 1 . S 1 + (η + h 2 . S 2 )

Hình 3. Mô hình khoảng cách
của mạng chính và mạng phụ

Thông tin KHOA HỌC - GIÁO DỤC - số 1/2015

17


Công thức ước lượng theo khoảng
2

2
 do 
h



= 2
α=
d 
ho
 

Trong đó:
α : bình phương tỷ số khoảng cách
từ mạng chính đến mạng phụ với khoảng
cách từ máy phát phụ đến người dùng phụ
d: Khoảng cách từ mạng chính đến
mạng phụ
d o : Khoảng cách từ máy phát phụ
đến người dùng phụ
h: Đáp ứng kênh truyền từ máy phát
chính đến người dùng phụ
h o : Đáp ứng kênh truyền từ máy phát
phụ đến người dùng phụ
5. THUẬT TOÁN MÔ PHỎNG
ML, MAP

6. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
6.1. Mạng chính
6.1.1. Mô phỏng BER theo SNR
cho thuật toán ML
10

10

Bit error rate (BER)

cách:

10

10

10

Mo phong B E R theo S NR c ho thuat toan uoc luong ML

0

-1

-2

W ireles s
W ireles s
W ireles s
W ireles s

-3

trans mis s ion
trans mis s ion
trans mis s ion
trans mis s ion

without C S I gama=0. 3

without C S I gama=0. 05
with C S I gama=0. 3
with C S I gama=0. 05

-4

0

2

4

6

8

10
12
S NR (dB )

14

16

18

20

Hình 4. Kết quả mô phỏng BER theo SNR
cho thuật toán ML

Nhận xét:
Với cùng các giá trị SNR, giá trị gama
càng lớn thì tỷ lệ lỗi bit càng cao. Điều này
cho thấy khi gama càng lớn thì mức độ ưu
tiên của người mạng chính càng thấp và do
đó sự gây nhiễu của mạng phụ đến mạng
chính càng cao.
Khi tỷ số SNR tăng lên thì tỷ lệ lỗi
bit BER càng giảm, điều đó cho thấy khi
công suất tín hiệu chính càng lớn so với
công suất của tín hiệu nhiễu thì chất lượng
truyền dẫn cũng được nâng lên.
6.1.2. Mô phỏng BER theo SNR
cho thuật toán MAP
10

Bit error rate (BER)

10

10

10

10

Mo phong B E R theo S NR cho thuat toan uoc luong MAP

0

-1

-2

-3

W ireles s
W ireles s
W ireles s
W ireles s

trans mis s ion
trans mis s ion
trans mis s ion
trans mis s ion

without C S I gama=0. 2
without C S I gama=0. 05
with C S I gama=0. 2
with C S I gama=0. 05

-4

0

5

10

15

S NR (dB )

Hình 5. Kết quả mô phỏng BER theo SNR
cho thuật toán MAP

18

TRƯỜNG CAO ĐẲNG KINH TẾ - KỸ THUẬT QUẢNG NAM


10

Bit error rate (BER)

10

10

10

10

Mo phong B E R theo G AMA c ho thuat toan uoc luong ML

0

-1

-2

-3

B E R G AMA without C S I
B E R G AMA with C S I

-4

0

0. 05

0. 1

0. 15

0. 2

0. 25
G AMA

0. 3

0. 35

0. 4

0. 45

0. 5

Hình 6. Kết quả mô phỏng BER theo
gama ( γ ) cho thuật toán ML
Nhận xét:
Khi gama có giá trị nhỏ thì chất lượng
truyền dẫn tốt, tín hiệu thu được của mạng
chính ít bị gây nhiễu bởi tín hiệu phát của
mạng phụ.
Gama không thể bằng 0 vì lúc đó
không tồn tại mạng vô tuyến nhận thức mà
nó trở thành mạng vô tuyến truyền thống
như hiện nay.
Khi gama bắt đầu tăng dần thì tín
hiệu thu của mạng chính bị tác động gây
nhiễu của mạng phụ lớn.
6.1.4. So sánh mô phỏng BER theo
gama ( γ ) cho ML và MAP
10

Mo phong B E R theo G AMA cho thuat toan uoc luong ML, MAP

-1

Bit error rate (BER)

B E R G AMA with ML
B E R G AMA with MAP

10

10

-2

-3

0

0. 05

0. 15

0. 1

0. 2

0. 25

G AMA

Hình 7. So sánh kết quả mô phỏng BER
theo gama ( γ ) cho ML và MAP

Nhận xét:
Theo kết quả mô phỏng (Hình 7) thì
khi gama có giá trị càng nhỏ thì thể tỷ lệ
BER của ML lớn hơn MAP. Điều đó cho
thấy thuật toán ước lượng MAP có ưu thế
hơn so với thuật toán ước lượng ML .
Khi giá trị gama tăng lên thì tỷ lệ

BER của hai thuật toán là như nhau. Vậy
khi gama có giá trị nhỏ thì nên sử dụng
thuật toán MAP để ước lượng, còn khi
gama có giá trị lớn thì có thể dùng ML để
giảm độ phức tạp cho hệ thống.
6.2. Mạng phụ
6.2.1. Mô phỏng BER theo SNR
cho thuật toán ML
10

Bit error rate (BER)

Nhận xét :
Kết quả mô phỏng ở Hình 5 cho thấy
BER của thuật toán MAP được cải thiện
hơn so với ML (Hình 4), nên thuật toán
MAP tốt hơn ML.Tuy nhiên, độ phức tạp
của nó hơn hẳn ML.
6.1.3. Mô phỏng BER theo gama
( γ ) cho thuật toán ML

10

10

Mo phong B E R theo S NR c ho thuat toan uoc luong MAP

-1

-2

W ireles s
W ireles s
W ireles s
W ireles s

-3

0

2

4

trans mis s ion
trans mis s ion
trans mis s ion
trans mis s ion
6

8

without C S I anpha=0. 001
without C S I anpha=0. 01
with C S I anpha=0. 01
with C S I anpha=0. 001
10
12
S NR (dB )

14

16

18

20

Hình 9. Kết quả mô phỏng BER theo SNR
cho thuật toán ML
Nhận xét:
Trên hình mô phỏng ta thấy khi SNR nhỏ
thì tỷ lệ BER không phụ thuộc vào anpha.
Khi SNR tăng lên thì khi cùng một giá
trị SNR thì anpha càng lớn thì tỷ lệ BER
càng cao. Điều đó cho thấy là khi khoảng
cách từ mạng chính đến mạng phụ càng
lớn so với khoảng cách từ maý phát phụ
đến người dùng phụ thì chất lượng đường
truyên càng giảm
6.2.2. Kết quả mô phỏng BER theo
SNR cho thuật toán MAP

Thông tin KHOA HỌC - GIÁO DỤC - số 1/2015

19


10

Bit error rate (BER)

10

10

10

Mo phong B E R theo S NR cho thuat toan uoc luong ML

0

-1

-2

W ireles s
W ireles s
W ireles s
W ireles s

-3

0

2

4

trans mis s ion without C S I anpha=0. 001

trans mis s ion without C S I anpha=0. 01
trans mis s ion with C S I anpha=0. 01
trans mis s ion with C S I anpha=0. 001
6

8

10
12
S NR (dB )

14

16

18

20

Hình 10. Kết quả mô phỏng BER theo
SNR cho thuật toán MAP
Nhận xét:
Theo kết quả mô phỏng ở trên (Hình
10) thì BER của thuật toán MAP được cải
thiện hơn so với ML. Điều này chứng tỏ
khi biết thông tin trạng thái kênh truyền thì
chất lượng truyền dẫn thông tin trong các
mạng vô tuyến tốt hơn nhiều so với không
biết thông tin trạng thái kênh truyền.
Bên cạnh đó, BER của thuật toán MAP

được cải thiện hơn so với ML cho ta thấy
thuật toán MAP tốt hơn ML. Tuy nhiên, độ
phức tạp của nó hơn hẳn ML. Đây cũng chính
là hạn chế của thuật toán MAP.
6.2.3. Mô phỏng BER theo anpha
( α ) so sánh thuật toán ML và MAP
Mo phong B E R theo ANP HA c ho thuat toan uoc luong ML, MAP

10

Bit error rate (BER)

10

10

10

10

10

10

B E R ANP HA with ML
B E R ANP HA with MAP

-3. 85

-3. 87

-3. 89

-3. 91

-3. 93

-3. 95

-3. 97

0

0. 05

0. 1

0. 15
0. 2
ANP HA

0. 25

0. 3

0. 35

Hình 11. Kết quả mô phỏng BER theo
anpha( α ) so sánh thuật toán ML và MAP
Nhận xét:

Khi anpha có giá trị càng nhỏ thì tỷ lệ

20

BER của hai thuật toán ước lượng ML và
MAP là như nhau.
Khi anpha bắt đầu tăng lên thì có sự
chênh lệch giữa hai thuật toán ML và MAP
về tỷ lệ BER. Điều đó cho thấy chất lượng
truyền dẫn giảm dần theo chiều tăng của
anpha.
7. KẾT LUẬN
Trên cơ sở phân tích và kết quả mô
phỏng nêu trên, có thể rút ra một số kết
luận như sau:
+ Có thể dùng mạng vô tuyến nhận
thức hoạt động song song với mạng chính
+ Việc sử dụng mạng vô tuyến nhận
thức nhằm mở rộng phạm vi sử dụng cho
người dùng phụ.
+ Người dùng phụ trong mạng vô
tuyến nhận thức không gây nhiễu đến chất
lượng dịch vụ của người dùng chính trong
mạng chính.
+ Có thể làm cơ sở cho phát triển
mạng 5G trong tương lai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] H. Bolcskei and A.J.Paulraj (2002), Multiple- input-multiple-output(MIMO) wireless system, CRC Press, 2nd ed.
[2] Nguyễn Lê Hùng, Lê Ngọc Thọ (2010),
“Pilot – Aided joint CFO and doubly – selective channel estimation for OFDM transmissions”, IEEE transactions on broadcasting, 56(4), pp. 514-522.

[3] I. F. Akyildiz, W. Y. Lee, M.C. Vuran
and S. Mohanty (2006) , "NeXt Generation
/Dynamic Spectrum Access/Cognitive Radio Wireless Networks: A Survey,"  Computer Networks Journal (Elsevier), Vol. 50,
pp. 2127-2159
[4] R. Deepa, K. Baskaran (2011), “ Joint
Bit and Subcarrier Power allocation with
V-BLAST/MAP/MMSE for MIMO OFDM
system”, European Journal of Scientific Research, 57(3), pp.502-513

TRƯỜNG CAO ĐẲNG KINH TẾ - KỸ THUẬT QUẢNG NAM