Tải bản đầy đủ (.pdf) (16 trang)

Phân tích hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng sử dụng noma dưới sự ảnh hưởng của giao thoa đồng kênh và khiếm khuyết phần cứng

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (924.84 KB, 16 trang )

Phân Tích Hiệu Năng Mạng Chuyển Tiếp Đa Chặng
Sử Dụng NOMA Dưới Sự Ảnh Hưởng Của Giao
Thoa Đồng Kênh Và Khiếm Khuyết Phần Cứng
Nguyễn Xuân Tuyên1 , Phạm Minh Nam2, Trần Trung Duy3 và Phan Văn Ca2
1

Phòng Kỹ thuật – Trung Tâm Hạ Tầng Mạng Miền Nam, VNPT NET2
2
Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
3
Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông
Email: , , ,
Abstract— Trong bài báo này, chúng tôi đánh giá tổng dung
lượng toàn trình của mạng giải mã và chuyển tiếp (Decode-andForward) đa chặng sử dụng kỹ thuật đa truy không trực giao
(Non-Orthogonal Multiple Access - NOMA) trên kênh truyền
fading Rayleigh. Trong mô hình nghiên cứu, một nguồn đồng
thời truyền các dữ liệu khác nhau đến hai đích thông qua sự
chuyển tiếp của nhiều nút trung gian. Để thực hiện điều này,
nguồn và các nút chuyển tiếp phải sử dụng kỹ thuật NOMA tại
mỗi chặng. Chúng tôi đưa ra biểu thức chính xác tính tổng dung
lượng toàn trình tại hai đích và kiểm chứng sự chính xác bằng
mô phỏng máy tính. Hơn nữa, bài báo cũng nghiên cứu sự ảnh
hưởng của nhiễu đồng kênh và khiếm khuyết phần cứng lên hiệu
năng của hệ thống.
Keywords- Mạng chuyển tiếp đa chặng, đa truy nhập không
trực giao (NOMA), giao thoa đồng kênh, khiếm khuyết phần cứng.

I.

GIỚI THIỆU


Đa truy nhập không trực giao (Non-Orthogonal Multiple
Access - NOMA) [1]-[3] đang nhận được nhiều sự quan tâm
của các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước. Đây là kỹ thuật
hiệu quả giúp các mạng truyền thông vô tuyến có thể nâng cao
được tốc độ truyền dẫn. Kỹ thuật NOMA cho phép ghép các tín
hiệu khác nhau tại đầu phát, và rồi gửi dữ liệu kết hợp này đến
các đầu thu. Để thực hiện điều này, máy phát phải phân bổ mức
công suất khác nhau cho các tín hiệu. Ở các đầu thu, tín hiệu
nào được phân bổ với công suất phát lớn hơn sẽ được giải mã
trước. Sau khi giải mã xong một tín hiệu, máy thu loại bỏ tín
hiệu này từ tín hiệu tổng, rồi tiến hành giải mã các tín hiệu tiếp
theo. Tiến trình này được gọi là khử giao thoa tuần tự
(Successive Interference Cancellation (SIC)). Do đó, một máy
phát có thể gửi các dữ liệu đến nhiều máy thu khác nhau cùng
lúc, trên cùng băng tần và mã.
Để nâng cao tính ổn định của sự truyền dữ liệu cho các
mạng sử dụng NOMA, kỹ thuật phân tập đa đầu vào đa đầu ra
(MIMO: Multiple Input Multiple Output) đã được sử dụng
trong các tài liệu [4]-[5]. Trong [4], kỹ thuật chọn lựa ănten
phát tốt nhất (TAS: Transmit Antenna Selection) được đề xuất
để nâng cao chất lượng kênh dữ liệu cho các hệ thống MIMONOMA. Tài liệu [5] nghiên cứu về hệ thống MIMO-NOMA
trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền (Underlay
Cognitive Radio). Khi các thiết bị đầu cuối không có khả năng

trang bị nhiều ănten, các mô hình chuyển tiếp có thể được sử
dụng để nâng cao độ tin cậy của việc truyền tin giữa nguồn và
các nút đích. Các tác giả của tài liệu [6] đề xuất mô hình
chuyển tiếp cộng tác NOMA với kỹ thuật khuếch đại và
chuyển tiếp (Amplify-and-Forward - AF). Trong tài liệu [7],
các nút chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật giải mã và chuyển tiếp

(Decode-and-Forward - DF) để giúp đỡ nguồn gửi dữ liệu đến
các nút đích.
Cho đến nay, hầu hết các nghiên cứu về kỹ thuật NOMA
tập trung vào kỹ thuật truyền trực tiếp hoặc chuyển tiếp hai
chặng. Trong tài liệu [8], các tác giả xét mạng chuyển tiếp đa
chặng sử dụng NOMA, trong đó các nút chuyển tiếp sẽ nhận và
chuyển tiếp đồng thời hai dữ liệu đến đích. Hơn nữa, mô hình
được đề xuất trong [8] có sự xuất hiện của nút nghe lén tích
cực (active eavesdropper), vì thế nút nguồn và các nút chuyển
tiếp phải giảm công suất phát của mình để nút nghe lén không
thể giải mã được tín hiệu nhận được tại mỗi chặng. Tương tự
[8], các tác giả của công trình [9] xây dựng mô hình truyền đa
chặng giữa một nguồn và một đích, trong đó 02 dữ liệu được
gửi cùng lúc đến đích. Điểm khác biệt giữa [9] với [8] là các
nút phát trong [9] phải thu thập năng lượng bên ngoài để sử
dụng cho việc truyền dữ liệu.
Khác với các công trình [8] và [9], trong bài báo này, chúng
tôi đề xuất mô hình chuyển tiếp thông tin đa chặng sử dụng
NOMA, trong đó nút nguồn sẽ gửi hai dữ liệu đồng thời đến
hai đích khác nhau. Hơn thế nữa, chúng tôi cũng khảo sát sự
ảnh hưởng của giao thoa đồng kênh (co-channel interference)
và khiếm khuyết phần cứng (hardware impairments) lên hiệu
năng của mạng. Để đánh giá ưu điểm của mô hình đề xuất,
chúng tôi đưa ra các công thức tính chính xác dung lượng kênh
trung bình toàn trình tại các nút đích trên kênh fading Rayleigh.
Các biểu thức toán học đều được kiểm chứng bằng mô phỏng
thông qua phần mềm MATLAB.
Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: trong phần
II, chúng tôi miêu tả mô hình đề xuất và hoạt động của mô hình
này. Trong phần III, chúng tôi đánh giá hiệu năng của mô hình

trên kênh fading Rayleigh bằng các biểu thức toán học chính
xác. Phần IV cung cấp các kết quả mô phỏng và phân tích lý
thuyết. Cuối cùng, các kết luận và hướng phát triển của bài báo
được đưa ra trong phần V.

106


II.

Bởi vì a1 > a2 , T1 sẽ giải mã x1 trước. Sau khi giải mã

MÔ HÌNH HỆ THỐNG

I

xong x1 , T1 sẽ loại bỏ thành phần

a1 Ph1 x1 ra khỏi tín hiệu

nhận được. Do đó, tín hiệu dùng để giải mã x2 sẽ là:

TK +1

T0

T2

T1


TK

dựng biểu thức tính tỷ số SNR tức thời của x1 như sau:

TK + 2

ψ 1x =
1

Hình 1 mô tả mô hình hệ thống khảo sát, trong đó nút
nguồn T0 muốn gửi hai dữ liệu cùng lúc đến hai đích ký hiệu
là TK +1 và TK + 2 , với sự giúp đỡ của K nút chuyển tiếp T1 , T2 ,
…, TK . Giả sử, nguồn nhiễu I cũng đang sử dụng cùng băng
tần với nguồn và các nút chuyển tiếp, và vì vậy nút này sẽ gây
nhiễu đồng kênh với các nút thu trong mạng. Ta cũng giả sử
rằng tất cả các nút đều chỉ có 01 ănten và hoạt động ở chế độ
bán song công. Do đó, sự chuyển tiếp dữ liệu giữa nguồn và
các đích được thực hiện thông qua ( K + 1) khe thời gian trực
giao.
Xét khe thời gian thứ nhất, nút nguồn T0 sẽ kết hợp hai dữ
liệu x1 và x2 như sau:

a1 Px1 + a2 Px2 ,

(1)

với x1 là dữ liệu mà T0 muốn gửi đến TK +1 , x2 là dữ liệu mà
T0 muốn gửi đến TK + 2 , P là tổng công suất phát của T0

a1 Ph1 x1 + a2 Ph1 x2 + η h1 + PI g1 + n1 ,


(2)

ψ 1x =
2

ψ kx =
1

(5)

x2
k

a1∆γ k
,
( a2 + κ ) ∆γ k + Qϕk + 1
2

a2 ∆γ k
,
= 2
κ ∆γ k + Qϕ k + 1

(6)

với γ k là độ lợi kênh fading Rayleigh giữa Tk −1 và Tk , và ϕ k
là độ lợi kênh fading Rayleigh giữa I và Tk .
Bây giờ ta xét đến chặng cuối cùng khi TK gửi x+ đến hai
đích TK +1 và TK + 2 . Nút đích TK +1 sẽ trực tiếp giải mã x1 , và

tỷ số SNR của x1 được tính tương tự như công thức (4):

ψ Kx +1 =
1

công suất phát của nguồn nhiễu I, g1 là hệ số kênh fading
T1 với trung bình bằng 0 và phương sai σ 2 (giả sử nhiễu cộng
tại tất cả các thiết bị thu đều có trung bình bằng 0 và phương
sai σ 2 ), và η là tổng mức suy hao phần cứng tại thiết bị phát
của T0 và thiết bị thu của T1 [10]. Hơn nữa, η cũng được mô
hình bằng một biến ngẫu nhiên có phân phối Gauss với trung
bình bằng 0 và phương sai là Pκ 2 [10], với κ 2 là tổng mức
suy hao phần cứng tại đầu phát và đầu thu.

a2 ∆γ 1
.
κ 2 ∆γ 1 + Qϕ1 + 1

Một cách tổng quát, xét ở khe thời gian thứ k ,
k = 1, 2,..., K , tại đây Tk −1 truyền hai dữ liệu x1 và x2 đến
Tk . Tương tự như (4) và (5), biểu thức SNR của x1 và x2 sẽ
lần lượt là:

với h1 là hệ số kênh fading Rayleigh giữa T0 và T1 , PI là
Rayleigh giữa I và T1 , n1 là nhiễu Gauss trắng cộng tính tại

(4)

2
2

và γ 1 | h=
với ∆ =P / σ 2 , Q = PI / σ 2 , =
1 | , ϕ1 | g1 | là các độ
lợi kênh truyền.
Từ công thức (3), tỷ số SNR của x2 được tính như sau:

ψ

Tiếp theo, T0 gửi x+ đến T1 . Dưới sự tác động của fading
kênh truyền, giao thoa đồng kênh và phần cứng không hoàn
hảo, tín hiệu nhận được tại T1 được viết ra như sau:

=

a1 P | h1 |2
( a2 + κ 2 ) P | h1 |2 + PI | g1 |2 +σ 2

a1∆γ 1
=
,
2
( a2 + κ ) ∆γ 1 + Qϕ1 + 1

(cũng như của các nút phát Tk khác, k = 1, 2,..., K ), a1 và a2
là các hệ số phân chia công suất, với a1 > a2 , a1 + a2 =
1.

y1 =( x+ + η ) h1 + PI g1 + n1

(3)


Sau khi giải mã xong x1 và x2 , T1 sẽ kết hợp hai tín hiệu
này lại (giống như nguồn đã làm), và gửi tín hiệu kết hợp đến
T2 trong khe thời gian thứ hai. Từ công thức (2), ta có thể xây

Hình 1. Mô hình hệ thống.

=
x+

a2 Ph1 x2 + η h1 + PI g1 + n1.

=
y1'

a1∆γ K +1
,
( a2 + κ ) ∆γ K +1 + QϕK +1 + 1
2

(7)

với γ K +1 là độ lợi kênh fading Rayleigh giữa TK và TK +1 ,

ϕ K +1 là độ lợi kênh truyền fading Rayleigh giữa I và TK +1 .
Đối với nút đích TK + 2 , nút này phải giải mã x1 trước, rồi
sau khi loại bỏ thành phần chứa x1 ra khỏi tín hiệu nhận được,
TK + 2 mới giải mã x2 . Do đó, biểu thức SNR của x2 được xác
định tương tự như công thức (5):


ψ Kx +1 =
2

107

a2 ∆γ K + 2
,
κ 2 ∆γ K + 2 + Qϕ K + 2 + 1

(8)


với γ K + 2 là độ lợi kênh fading Rayleigh giữa TK và TK + 2 ,


a1∆γ m
< x
Fψ x1 ( x ) Pr 
ϕ K + 2 là độ lợi kênh truyền fading Rayleigh giữa I và =
TK + 2 .
2
m
 a2 + κ ∆γ m + Qϕ m + 1

(14)


Bởi vì các nút sử dụng kỹ thuật DF để chuyển tiếp dữ liệu,
dung lượng kênh toàn trình nhận được tại các đầu cuối TK +1 và
= Pr a1 − a2 + κ 2 x ∆γ m < Qϕ m x + x .

TK + 2 được viết như sau:
Quan sát từ công thức (14), ta thấy nếu a1 ≤ a2 + κ 2 x thì
1
x1
log 2 1 + min ψ m ,
=
Cx1
Fψ x1 ( x ) = 1 , và nếu a1 > a2 + κ 2 x , ta có thể viết:
m 1,2,..., K +1
=
K +1
m
(9)
1
x2
log 2 1 + min
=
Cx2
ψn .
Fψ x1 ( x ) = Pr ( γ m < ω1ϕ m x + ω2 x )
n 1,2,..., K , K + 2
=
K +1
m
(15)
+∞
= ∫ Fγ m (ω1 xy + ω2 x ) fϕm ( y ) dy,
Trong công thức (9), hệ số 1/ ( K + 1) xuất hiện do sự

(


)

(( (

( ))

(
(

(

( ))

truyền dữ liệu được thực hiện trên ( K + 1) khe thời gian trực

Đầu tiên, ta xét các hàm phân phối của các biến ngẫu nhiên

phân phối theo hàm mũ (exponential distribution). Thật vậy,
hàm phân phối tích luỹ (CDF: Cummulative Distribution
Function) của γ t và ϕt được đưa ra lần lượt như sau (xem [8][9]):

Fγ t ( x ) =
1 − exp ( −λt x ) ,

Bây giờ ta xét đến biến ngẫu nhiên Y1 =

min

m 1,2,..., K +1

=

m 1,2,..., K +1
=

(

min

m 1,2,..., K +1
=

K +1
m =1

(

m

với Fψ x1 ( x ) là hàm CDF của ψ . Sử dụng (6), ta có:
m

min

n 1,2,..., K , K + 2
=

.

(16)


(17)

(18)

(ψ ) , ta cũng đạt
x2
n

được hàm CDF của Y2 như sau:

FY2 ( x ) =

(ψ ) ,

a2

1, khi x ≥ κ 2
(19)

 Ω exp −λ ω x K Ω exp −λ ω x
( K +2 4 )
( n 4 ) , khi x < a2
n
 K +2

 Ω K + 2 + λK + 2ω3 x n =1 Ω n + λnω3 x
κ2

x1

m

x1
m

)

)

+κ2) x ∆

( )

Một cách tương tự, đặt Y2 =

(12)

(13)

2

a1

1, khi x ≥ a + κ 2

2
 K +1
Ωm
a1


exp ( −λmω2 x ) , khi x <
2
∏
x
a
λ
ω

+
m =1
2 +κ
m
m 1

(ψ ) < x )

=
1 − ∏ 1 − Fψ x1 ( x ) ,

1

FY1 ( x ) =

hàm CDF của Y1 sẽ được thiết lập như sau:

FY1 ( x=
) Pr (Y1 < x=) Pr

(a − (a


Từ các kết quả đạt được, ta có thể viết hàm CDF của
Y1 = min ψ mx1 như sau:

với dt là khoảng cách giữa các nút Tt −1 và Tt , lt là khoảng

fγ t ( x ) = λt exp ( −λt x ) , fϕt ( x ) = Ωt exp ( −Ωt x ) .

)

Ωm
Fψ x1 ( x ) =
1−
exp ( −λmω2 x ) .
m
Ω m + λmω1 x

(11)

cách giữa I và Tt , và β là hệ số suy hao đường truyền.
Do đó, các hàm mật độ xác suất (PDF: Probability Density
Function) của γ t và ϕt sẽ lần lượt là:

(

1

ϕ m (xem (12)) vào trong công thức (15), sau một số phép tính
tích phân, ta đạt được:

với λt và Ωt là các tham số đặc trưng, và được tính như trong

[8]-[9]:

λ=
dtβ , Ω=
ltβ ,
t
t

Q
, ω2
=
a1 − ( a2 + κ 2 ) x ∆

Thay các hàm CDF của γ m (xem (10)) và hàm PDF của

(10)

Fϕt ( x ) = 1 − exp ( −Ωt x ) ,

)

)

với

=
ω1
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG

t 1, 2,..., K + 1, K + 2 . Bởi vì các kênh truyền

γ t và ϕt , với=
đều là kênh fading Rayleigh, các độ lợi kênh γ t và ϕt sẽ có

(

0

giao.
III.

)

) )

với

=
ω3

x1
m

Q

=
( a2 − κ 2 x ) ∆ 4

(a

2


1

− κ 2x) ∆

.

(20)

Bây giờ, ta xét đến dung lượng kênh trung bình đạt được tại
đích TK +1 . Thật vậy, sử dụng công thức (9), ta có thể viết:

108


=
Cx1

+∞

1
log 2 (1 + x ) fY1 ( x ) dx
K +1
a1
1 − FY1 ( x )
1
a2 +κ 2
=
dx.


1+ x
( K + 1) ln ( 2 ) 0



0

(21)

Tương tự, dung lượng kênh trung bình đạt được tại đích
TK + 2 sẽ được tính như sau:

Cx2 =

a2
1 − FY2 ( x )
1
κ2
dx.

( K + 1) ln ( 2 ) 0 1 + x

đích TK + 2 tăng, điều này giúp độ lệch dung lượng kênh giữa
TK +1 và TK + 2 giảm. Tuy nhiên, ta cần lưu ý rằng khi giảm a1
thì a2 sẽ tăng, điều này dẫn đến nhiễu mà tín hiệu x2 gây lên
cho tín hiệu x1 cũng sẽ tăng. Do đó, các hệ số a1 và a2 cần
được thiết kế phù hợp để đảm bảo khả năng giải mã x1 và x2
tại các nút chuyển tiếp và các nút đích. Cuối cùng, Hình 2 cho
ta thấy các kết quả mô phỏng và lý thuyết trùng với nhau,
chứng tỏ các biểu thức toán học đưa ra là chính xác.


(22)
1.4

Tiếp đến, thay các công thức (18) và (19) vào trong (21) và
(22), ta lần lượt thu được biểu thức tính chính xác dung lượng
kênh toàn trình đạt được tại các đích TK +1 và TK + 2 . Cuối cùng,
dung lượng kênh trung bình toàn trình của hệ thống được xác
định như sau:

IV.

TK+1 (Sim, a1 = 0.85)

1.2

TK+2 (Sim, a1 = 0.95)
TK+2 (Sim, a1 = 0.85)

1

TK+1 (Theory)
TK+2 (Theory)

0.8

ACC

=
C Cx1 + Cx2 .


TK+1 (Sim, a1 = 0.95)

(23)

0.6

0.4

KẾT QUẢ

Trong phần này, chúng tôi thực hiện các mô phỏng MonteCarlo để kiểm chứng các công thức đã được trình bày ở phần
III. Môi trường mô phỏng là một hệ trục tọa độ hai chiều Oxy,
trong đó các nút T0 , T1 , …, TK +1 nằm trên trục Ox, sao cho

0.2

0

K +2

2.5

I, toạ độ của các nút này sẽ là ( xD , yD ) và ( xI , yI ) . Trong tất
cả các mô phỏng, hệ số suy hao đường truyền được cố định
bằng 3 ( β = 3) .

rằng khi giảm hệ số phân chia công suất a1 từ 0.95 xuống 0.85,
thì dung lượng kênh tại đích TK +1 giảm và dung lượng kênh tại


15

20

25

TK+1 + TK+2 (Sim, Q=5dB)
TK+1 + TK+2 (Sim, Q=10dB)
TK+1 + TK+2 (Sim, Q=15dB)

2

Tiếp theo, chúng tôi quy ước ký hiệu trên các hình vẽ như
sau: Các kết quả mô phỏng được biểu thị bằng các dấu tròn,
vuông, sao, tam giác, trong khi đó các kết quả lý thuyết được
vẽ bằng các đường thẳng. Chúng tôi cũng ký hiệu kết quả mô
phỏng bằng từ Sim (SIMulation) và kết quả lý thuyết bằng
Theory. Trên các trục tung, ký hiệu ACC là viết tắt của từ
Average Channel Capacity (Dung lượng kênh trung bình).
Trong Hình 2, dung lượng kênh trung bình tại các đích
TK +1 và TK + 2 được vẽ theo tỷ số SNR phát ∆ =P / σ 2 (dB).
Trong hình vẽ này, số nút chuyển tiếp giữa nguồn và các đích
bằng 1 ( K = 1) , giá trị của Q bằng 7.5 dB, tổng mức suy hao

dung lượng kênh lớn hơn nút đích TK + 2 do tín hiệu x1 được
phân bổ với công suất lớn hơn, cụ thể a1 > a2 . Ta cũng thấy

10

Hình 2. Dung lượng kênh trung bình tại các đích vẽ theo ∆ (dB) khi

Q = 7.5 dB, K = 1, κ 2 = 0.1 , xD = 1 , yD = 0.1 , xI = 0.5 , yD = 0.5 .

và nguồn nhiễu

phần cứng giữa hai thiết bị thu và phát bằng 0.1 ( κ 2 = 0.1 ), vị
trí của nút đích TK + 2 là (1, 0.1) và vị trí của nguồn nhiễu là
(0.5, 0.5). Nhìn vào hình vẽ ta thấy dung lượng trung bình tại
các đích tăng khi ∆ tăng. Hơn nữa, nút đích TK +1 đạt được

5

∆ (dB)

khoảng cách từ nguồn T0 đến đích TK +1 được cố định bằng 1,
và khoảng cách giữa hai nút kề nhau là bằng nhau. Với cách
sắp xếp như vậy, nút =
Tk ( k 0,1,..., K + 1) sẽ có toạ độ là

( k / ( K + 1) , 0 ) . Đối với nút đích thứ hai T

0

Theory

ACC

1.5

1


0.5

0

0

5

10

15

20

25

∆ (dB)

Hình 3. Tổng dung lượng kênh trung bình vẽ theo ∆ (dB) khi
a1 = 0.9 , K = 2, κ 2 = 0 , xD = 1 , yD = 0.1 , xI = 0.5 , yI = 0.5 .

Trong Hình 3, tổng dung lượng kênh trung bình tại các đích
TK +1 và TK + 2 được vẽ theo ∆ (dB) với các giá trị khác nhau
của Q. Trong hình vẽ này, số nút chuyển tiếp giữa nguồn và
các đích bằng 2 ( K = 2 ) , hệ số phân chia công suất a1 = 0.9 ,
phần cứng của các thiết bị thu và phát được giả sử là hoàn hảo
( κ 2 = 0 ), vị trí của nút đích TK + 2 là (1, 0.1) và vị trí của nguồn

109



nhiễu là (0.5, 0.5). Như ta có thể dự đoán, khi công suất phát
của nguồn nhiễu I tăng (Q tăng) thì dung lượng kênh trung
bình tại mỗi đích giảm, và do đó tổng dung lượng kênh trung
bình cũng sẽ giảm. Tương tự như Hình 2, để tăng tổng dung
lượng kênh, ta có thể tăng công suất phát của các thiết bị (tăng
∆ ). Một lần nữa, Hình 3 cho thấy các kết quả mô phỏng và lý
thuyết phù hợp với nhau, điều này minh chứng tính đúng đắn
của các biểu thức đã được dẫn ra.
3

rằng tổng dung lượng của hệ thống sẽ cao hơn khi phần cứng
của các thiết bị tốt hơn (hệ số suy hao phần cứng κ 2 nhỏ hơn).
Hơn thế nữa, tổng dung lượng trung bình tăng tuyến tính theo
2
∆ khi phần cứng của các thiết bị là hoàn hảo (κ = 0 ) . Khi
phần cứng không hoàn hảo ( κ 2 > 0 ), ta thấy rằng tổng dung
lượng kênh sẽ bảo hoà khi giá trị ∆ đủ lớn. Để chứng minh
điều này, ta xem lại các công thức trong (6). Thật vậy, khi ∆
đủ lớn và κ 2 > 0 , ta có các công thức xấp xỉ như sau:

=
ψ kx1

TK+1 + TK+2 (Sim, κ2 = 0)
TK+1 + TK+2 (Sim, κ2 = 0.05)

2.5

ACC


a2 ∆γ k
a
=
ψ
≈ 2.
κ 2 ∆γ k + Qϕ k + 1 κ 2

TK+1 + TK+2 (Sim, κ2 = 0.1)

Nhìn vào các công thức trong (24), ta dễ thấy dung lượng
kênh toàn trình trung bình tại TK +1 và TK + 2 sẽ không phụ
thuộc vào ∆ , và hội tụ về các giá trị sau:

1.5

1

Cx1 ≈
0.5

0

0

5

10

15


20

25

30

35

TK+1 + TK+2 (Sim, y I = 0.2)
TK+1 + TK+2 (Sim, y I = 0.3)
TK+1 + TK+2 (Sim, y I = 0.4)

0.7

κ 2 = 0.1 , giá trị của ∆ bằng 10 dB, giá trị của Q bằng 7.5 dB,

TK+1 + TK+2 (Sim, y I = 0.5)
0.6

Theory

ACC

0.5

0.4

0.3


0.2

0

1

2

3

4

(25)

Trong Hình 5, tổng dung lượng kênh trung bình tại các đích
TK +1 và TK + 2 được vẽ theo giá trị K và các vị trí khác nhau của
nguồn nhiễu I. Thật vậy, ta cố định hoành độ xI bằng 0.5,
trong khi thay đổi tung độ yI với các giá trị 0.5, 0.4, 0.3 và 0.2.
Các thông số khác của hệ thống được thiết lập như sau: hệ số
phân chia công suất a1 = 0.9 , tổng mức suy hao phần cứng

Hình 4. Tổng dung lượng kênh trung bình vẽ theo ∆ (dB) khi
a1 = 0.95 , Q = 5 dB, K = 3, xD = 1 , yD = 0.1 , xI = 0.5 , yI = 0.5 .

0.8


a1 
1
log 2 1 +

,
2 
K +1
a

2 +κ 

1
 a 
Cx2 ≈
log 2 1 + 22  .
K +1
 κ 

∆ (dB)

0.1

(24)

x2
k

TK+1 + TK+2 (Sim, κ2 = 0.2)
Theory

2

a1∆γ k
a1

,

( a2 + κ ) ∆γ k + Qϕk + 1 a2 + κ 2
2

5

K

Hình 5. Tổng dung lượng kênh trung bình vẽ theo K khi κ 2 = 0.1 ,
Q = 7.5 dB, ∆ =10 dB, xD = 1 , yD = 0.1 , xI = 0.5 .

Trong Hình 4, tổng dung lượng kênh trung bình tại các đích
TK +1 và TK + 2 được vẽ theo ∆ (dB) với các giá trị khác nhau
của κ 2 . Trong hình vẽ này, số nút chuyển tiếp giữa nguồn và
các đích bằng 3 ( K = 3) , hệ số phân chia công suất a1 = 0.95 ,
giá trị của Q bằng 5 dB, vị trí của nút đích TK + 2 là (1, 0.1) và
vị trí của nguồn nhiễu là (0.5, 0.5). Nhìn vào hình vẽ, ta thấy

vị trí của nút đích TK + 2 là (1, 0.1). Nhìn vào Hình 5, ta thấy
tổng dung lượng kênh thay đổi theo giá trị của K. Kết quả cho
ta thấy rằng tổng dung lượng kênh lớn nhất khi nguồn truyền
dữ liệu trực tiếp đến các đích ( K = 0 ). Nguyên nhân là vì với
các vị trí của nguồn I được thiết lập trong mô phỏng, giao thoa
từ I đến các nút chuyển tiếp là lớn bởi các nút chuyển tiếp gần
nguồn nhiễu I hơn là các nút đích, nên việc chuyển tiếp không
hiệu quả bằng sự truyền trực tiếp. Ví dụ, khi K=1 và yI =0.2,
khoảng cách từ nút chuyển tiếp duy nhất đến nguồn I là ngắn
nhất, vì thế dung lượng kênh trung bình của hệ thống là thấp
nhất, khi so với các trường hợp còn lại. Hình 5 này cũng cho ta

thấy nguồn I càng gần các nút chuyển tiếp ( yI nhỏ) thì tổng
dung lượng hệ thống sẽ càng giảm do ảnh hưởng của giao thoa
đồng kênh gây nên các nút thu sẽ lớn hơn.
Tương tự như Hình 5, Hình 6 vẽ tổng dung lượng kênh
trung bình tại các đích TK +1 và TK + 2 được vẽ theo giá trị K và
các vị trí khác nhau của nguồn nhiễu I. Các thông số của Hình
6 giống với các thông số trong Hình 5, chỉ khác ở chỗ nguồn
nhiễu được đặt ở các vị trí (1.25, yI ) . Với các vị trí này của
nguồn nhiễu I, ta có thể thấy rằng khoảng cách giữa I đến hai
nút đích là gần hơn khoảng cách giữa I và các nút chuyển tiếp.
Do đó, nhiễu đồng kênh (trung bình) gây nên tại hai đích sẽ lớn

110


hơn tại các nút chuyển tiếp. Như ta có thể thấy từ Hình 6, tổng
dung lượng kênh trung bình lớn nhất khi K = 1 , K = 2 hoặc
K = 3 tuỳ theo giá trị của yI .

LỜI CẢM ƠN
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển khoa học và
công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) trong đề tài mã số 102.042017.317.
TÀI LIỆU THAM KHẢO

0.65

[1]

0.6
0.55

0.5

ACC

0.45
0.4
0.35
0.3

TK+1 + TK+2 (Sim, y I=0.2)
TK+1 + TK+2 (Sim, y I=0.3)

0.25

TK+1 + TK+2 (Sim, y I=0.4)
TK+1 + TK+2 (Sim, y I=0.6)

0.2
0.15

Theory
0

1

2

K

3


4

5

Hình 6. Tổng dung lượng kênh trung bình vẽ theo K khi κ 2 = 0.1 ,
Q = 7.5 dB, ∆ =10 dB, xD = 1 , yD = 0.1 , xI = 1.25 .

V.

KẾT LUẬN

Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu hiệu năng của
mạng chuyển tiếp đa chặng sử dụng NOMA để truyền đồng
thời hai dữ liệu từ nguồn đến hai đích khác nhau. Chúng tôi đã
đánh giá dung lượng kênh trung bình tại hai đích bằng toán học
và mô phỏng dưới sự tác động đồng thời của fading kênh
truyền, giao thoa đồng kênh và khiếm khuyết phần cứng. Các
kết quả cho thấy được sự ảnh hưởng đáng kể của các yếu tố
nhiễu lên hiệu năng của hệ thống. Để cải thiện hiệu năng, hệ
thống cần thiết kế các tham số như số chặng và hệ số phân chia
công suất một cách phù hợp. Trong tương lai, chúng tôi sẽ phát
triển mô hình đề xuất trên những kênh truyền fading tổng quát
hơn như kênh Nakagami-m và kênh Rician. Hơn nữa, chúng tôi
sẽ áp dụng những kỹ thuật thu/phát phân tập MIMO để nâng
cao chất lượng kênh truyền trên mỗi chặng chuyển tiếp.

L. Dai, B. Wang, Y. Yuan, S. Han, Chih-lin I ; Z. Wang, “Nonorthogonal multiple access for 5G: solutions, challenges, opportunities,
and future research trends,” IEEE Communications Magazine, vol. 53,
no. 9, pp. 74 – 81, Sept. 2015.

[2] Z. Ding, Y. Liu, J. Choi, Q. Sun, M. Elkashlan, Chih-Lin I, H. V. Poor,
“Application of Non-Orthogonal Multiple Access in LTE and 5G
Networks,” IEEE Communications Magazine, vol. 55, no. 2, pp. 185 –
191, Feb. 2017.
[3] Y. Chen, A. Bayesteh, Y. Wu, B. Ren, S. Kang, S. Sun, Q. Xiong, C.
Qian, B. Yu, Z. Ding, S. Wang, S. Han, X. Hou, H. Lin, R. Visoz, R.
Razavi, “Toward the Standardization of Non-Orthogonal Multiple
Access for Next Generation Wireless Networks,” IEEE Communications
Magazine, vol. 56, no. 3, pp. 19 – 27, March 2018.
[4] H. Lei, J. Zhang, K.-H. Park, P. Xu, Z. Zhang, G. Pan, M.-S. Alouini,
“Secrecy Outage of Max–Min TAS Scheme in MIMO-NOMA
Systems,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 8,
pp. 6981 – 6990, Aug. 2018.
[5] Y. Li, G. A. A. Baduge, “Underlay Spectrum-Sharing Massive MIMO
NOMA,” IEEE Communications Letters, vol. 23, no. 1, pp. 116-119,
Jan. 2019.
[6] X. Liang, Y. Wu; D. W. Kwan, Y. Zuo, S. Jin and H. Zhu, “Outage
Performance for Cooperative NOMA Transmission with an AF Relay”,
IEEE Communications Letters, vol. 21, no. 11, pp. 2428 – 2431, Nov.
2017.
[7] W. Duan, J. Ju, J. Hou, Q. Sun, X.-Q. Jiang, G. Zhang, “Effective
Resource Utilization Schemes for Decode-and-Forward Relay Networks
With NOMA,” IEEE Access, vol. 7, pp. 51466 – 51474, Apr. 2019.
[8] P. T. Tin, D. T. Hung, T. T. Duy and M. Voznak, "Security-Reliability
Analysis of NOMA – Based Multi-Hop Relay Networks In Presence Of
an Active Eavesdropper With Imperfect Eavesdropping CSI," Advances
in Electrical and Electronic Engineering, vol. 15, no. 4, pp. 591-597,
Nov. 2017.
[9] P. T. Tin, P. M. Nam, T. T. Duy, T. T. Phuong, N. K. Tam and M.
Voznak, "Throughput Analysis of Power Beacon-Aided Multi-hop

Relaying Networks Employing Non-Orthogonal Multiple Access With
Hardware Impairments," In Proc. of AETA 2018, Ostrava, Czech
Republic, 2018.
[10] A. Afana, S. Ikki, “Analytical Framework for Space Shift Keying
MIMO Systems With Hardware Impairments and Co-Channel
Interference,” IEEE Communications Letters, vol. 21, no. 3, pp. 488491, Mar. 2017.

111


Concept Ăng ten cho hệ thống vô tuyến khả tri sử dụng tụ
điện biến dung dựa trên lớp điện môi mỏng BST
Hung Viet Nguyen, Minh Hoang Ho
Khoa viễn thông 1
Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông


Tóm tắt – Việc nghiên cứu và đưa ra mẫu thiết kế ăng ten có thể sử dụng trong hệ
thống vô tuyến khả tri là một yếu tố vô cùng quan trọng. Trong bài viết này, một
mẫu thiết kế ăng ten băng rộng và có khả năng hiệu chỉnh tần số bằng tích hợp tụ
điện có lớp điện môi mỏng có khả năng biến thiên Barium Strontium Tiatanate (Ba
(1-x) SrxTiO3, BST). Thiết kế ăng ten băng rộng được sử dụng để cảm nhận tín
hiệu kênh trong dải tần từ 3 – 7GHz và ăng ten khe sử dụng cho việc phát tín hiệu
biến thiên trong dải từ 4.8 – 5.4 GHz. Kết quả mô phỏng sẽ được trình bày và thảo
luận cụ thể trong nội dung bài viết dưới đây.
Key words – Hệ thống vô tuyến khả tri, Ăng ten băng siêu rộng, BST, lớp điện môi mỏng,
MIM, tụ điện biến thiên.

I.


Giới thiệu

Theo Ủy ban Truyền thông Liên bang Hoa Kỳ (FCC), một hệ thống vô tuyến
khả tri là “ hệ thống có khả thay đổi các tham số của phía phát dựa trên môi trường
mà nó đang vận hành”. Do đó, nhằm mục đích tăng hiệu quả sử dụng và tránh lãng
phí phổ tần trong dải tần số vô tuyến, khái niệm về hệ thống vô tuyến khả tri được
đưa ra thảo luận. Một hệ thống vô tuyến khả tri phải có khả năng nhận vùng phổ
khả dụng và có thể tự cấu hình cho phù hợp để sử dụng[1]. Hay nói một các đơn
giản, một hệ thống vô tuyến khả tri là một hệ thống có khả năng nhận ra vùng phổ
trống và điều chỉnh tần số sao cho phù hợp với kênh tần số để truyền thông tin.
Đối với một hệ thống vô tuyến khả tri, một mẫu thiết kế ăng ten đặc biệt là
vấn đề trọng, cấp thiết cần hoàn thành. Mẫu thiết kế ăng ten được trình bày trong
bài viết bao gồm 2 mạch ăng ten: một ăng ten băng siêu rộng và một ăng ten khe
có khả năng tự cấu hình tần số phát.
Trong hiện nay, có rất nhiều cách thiết kế một ăng ten có khả năng tự cấu
hình, tuy nhiên việc tích hợp 2 mạch ăng ten: băng siêu rộng và băng hẹp có khả
năng tự cấu hình trong một thiết kế ăng ten là vô cùng phức tạp vì việc tích hợp

112


mạch ăng ten có khả năng biến thiên có thể sẽ gây ảnh hưởng đến các tham số của
ăng ten băng rộng và ngược lại. Trong [2], Tawk và Christodoulou đã sử dụng cơ
chế quay cho mẫu ăng ten để biến đổi tần số hoạt động của ăng ten từ 3.5 sang 5.5,
7.5 và 10.5GHz. Tuy nhiên, tốc độ chuyển đổi của ăng ten là rất chậm (do bản chất
của hệ thống cơ học) và sự phức tạp của hệ thống khiến cho mẫu ăng ten trở nên
phi thực tế.
Lớp điện môi Barium Strontium Titanate (BST) là một trong những vật liệu
đang được nghiên cứu rộng rãi áp dụng cho tần số vô tuyến, do tính điện thẩm cao,
khả năng biến thiên lớn và tổn hao tương đối thấp [8]. Áp dụng các kết quả từ các

bài báo cáo trước đây [9], trong khuôn khổ bài viết này, để đạt được khả năng tự
cấu hình, tụ điện được thiết kế dựa trên cấu trúc MIM (Metal / Insulator / Metal,
kim loại/chất cách điện/kim loại) được tích hợp vào mạch ăng ten khe và cung cấp
cho ăng ten khả năng có thể tự cấu hình lại. Vì tần số hoạt động của ăng ten phụ
thuộc vào các giá trị của tụ điện, nếu giá trị này là một biến có khả năng biến thiên
thì ăng ten có thể tự cấu hình lại để thay đổi tần số hoạt động một cách liên tục.
Trong mô hình ăng ten, mạch ăng ten băng tần siêu rộng được tích hợp cùng với
mạch ăng ten khe trên cùng một lớp chất nền sapphire.
Bài viết này được tổ chức theo cấu trúc như sau. Trong phần II, topology của
ăng ten sẽ được trình bày cụ thể. Quá trình mô phỏng thiết kế và kết quả mô phỏng
sẽ được trình bày trong phần III. Và phần kết luận sẽ được trình bày trong phần
cuối bài viết.

II.

Ăng ten topology

Mạch ăng ten băng siêu rộng
Hình 1 cho thấy cấu trúc của mạch ăng ten băng siêu rộng. Một đĩa kim loại
hình elip được in trên một chất nền Sapphire có kích thước 40 x 36 mm2 (εr = 10,
tang γ = 0.00002) với độ dày 0,5mm và được cấp điện bởi một đường đường vi
dải. Tụ biến dung được đặt tại một khe hình chữ U được khắc trên mặt phẳng elip
với chiều dài hình chữ U là 27mm và chiều dài cạnh chữ U là 3mm. Kích thước
của khe được mô phỏng nhằm hòa hợp trở kháng với trở kháng 50Ω của nguồn
cấp. Trong toàn bộ quá trình mô phỏng, hằng số điện môi được sử dụng cho tụ biến
dung là εr = 95.
Ăng ten băng rộng được thiết kế với dạng hình elip khuyết với bán kính
chính và phụ của đĩa hình elip lần lượt có kích thước là Rx = 17mm và Ry = 9.35
mm. Ăng ten được thiết kế nhằm mục đích hoạt động trong dải tần từ 3 – 10 GHz,
do đó, cấu trúc đĩa elip sẽ được sử dụng bới khả năng phát xạ trong một dải tần vô

A.

113


cùng rộng nó. Bên cạnh đó, một phần elip bị khuyết đi nhằm đảm bảo công suất
bức xạ vẫn đảm bảo được khả năng thu phát tín hiệu trong truyền dẫn. Nhằm mục
đích thiết kế phù hợp tối giản với mẫu ăng ten băng siêu rộng dòng vi dải của mặt
phẳng đất cũng có dạng hình elip.

Hình 1: Mặt trên của ăng ten

Mạch ăng ten băng hẹp tự cấu hình.
Một khe hình chữ nhật có dạng hình chữ U với chiều rộng W = 3,3mm và
tổng chiều dài là 40,5mm được khắc ở trung tâm của đĩa elip để tạo nên một mạch
ăng ten băng hẹp (Hình 2). Một tụ điện biến đổi dựa trên việc sử dụng lớp BST
mỏng, được đặt ở chính giữa của khe. Hai tụ điện thông thường, được trình bày
trong Hình 3, được sử dụng để tách tín hiệu RF của ăng ten thành điện áp một
chiều DC. Hai tụ điện này có giá trị điện dung tương ứng là 100pF.
Một dòng vi dải 50 ohms được đặt ở dưới chất nền Sapphire nhằm mục đích
cấp điện cho ăng ten. Bằng cách đặt vào giữa hai điện cực một điện áp phân cực
DC, chúng ta có thể thay đổi độ điện thẩm của lớp BST, quá trình này được sử
dụng để cấu hình lại tần số của mạch ăng ten băng hẹp.
B.

114


Hình 2: Mạch ăng ten khe được khắc trên đĩa elip.


Chi tiết về tụ điện biến đổi BST được trình bày trong Hình 3 và Hình 4

Hình 3: Cấu trúc chi tiết tụ điện biến biến thiên

Hình 4: Cấu trúc MIM cho tụ điện biến thiên

Cấu trúc tụ điện biến dung dựa trên cấu trúc MIM đã được nghiên cứu trong
bài nghiên cứu [9]. Cấu trúc này được tạo ra bằng cách đặt bên dưới lớp BST mỏng
một điện cực, tiếp đó là lớp BST và một điện cực trên tạo thành một cấu trúc MIM
hoàn chỉnh. Điện cực dưới được làm bằng bạch kim có độ dày xấp xỉ 200nm và
được bằng phương pháp phóng xạ từ và điện cực trên được tạo ra bằng bạc 2,2µm.
Để tạo ra kết nối giữa điện cực dưới và điện cực trên, một điện cực kết nối được
khắc xuyên qua lớp BST bằng cách sử dụng khắc hóa học để tạo nên cấu trúc MIM
mong muốn [10].
Trong [10], khả năng điều chỉnh của lớp BST đã được xác định ở tần số đo là
1 MHz (Hình 5).

115


Relative permittivity r'

100
95
90
85
80
75
70
65

60

-400

-200

0

200

400

Electric field Ebias (kV/cm)

Hình 5: Khả năng biến thiên của lớp điện môi BST

Trong bài viết trước, một mẫu ăng ten mạch vi dải khe hở đã được đưa ra
cùng với tụ điện sử dụng lớp BST [9]. Trong đó, nó cho phép chúng ta có thể cấu
hình bất cứ giá trị của tụ điện nào mà người thiết kế mong muốn. Trong mẫu thiết
kế này, các điện cực được rút ngắn theo cách chỉ một phần của chúng được chồng
lên nhau. Do đó, chúng ta có thể giảm diện tích tụ điện thành bất kỳ giá trị nào
mong muốn với bất kỳ giá trị về chiều rộng của điện cực. một tụ điện với diện tích
được tạo thành là 20 x 20 µm, tại đó giá trị tụ điện BST là 0,3 pF.
III.

MÔ PHỎNG THIẾT KẾ ĂNG TEN

Thiết kế ăng ten đã được mô phỏng bằng phần mềm mô phỏng Ansoft
(HFSS), phiên bản 15. Mô hình ăng ten mô phỏng được hiển thị trong Hình 6.


Hình 6: Mô hình HFSS để mô phỏng thiết kế ăng ten

Ăng ten hoạt động trong dải tần số từ 3 GHz đến 7GHz với mức tổn hao dưới
-10dB. Tuy nhiên, từ các kết quả được hiển thị trong hình 7, người ta có thể quan

116


sát thấy rằng với việc tối ưu hóa hơn nữa, chúng ta có thể mở rộng phạm vi này lên
hơn 10 GHz, nhưng đây không phải là trọng tâm chính của bài viết này.
Ăng ten hoạt động trong dải tần số từ 3 GHz đến 7GHz với mức tổn hao dưới
-10dB.

Hình 7: Mất tín hiệu ăng ten UWB

Hình 8: Độ khuếch đại 3D mô phỏng của ăng ten UWB ở 6 GHz

Kết quả mô phỏng cũng cho thấy ăng ten UWB có kiểu bức xạ gần như đẳng
hướng với mức tăng tối đa 3,12 dB tại 6GHz và hiệu suất bức xạ của nó là gần
98%, rất cao nhưng có thể dự đoán được do mức tổn thất rất thấp của chất nền
Sapphire.
Đối với hiệu suất ăng ten băng hẹp, trước hết, quá trình mô phỏng được thực
hiện để kiểm tra đặc tính của ăng ten và tính tương thích khi tích hợp tụ điện biến
đổi sử dụng BST, đặc biệt là vùng chồng lấp của hai điện cực. Do giá trị tụ điện
phụ thuộc trực tiếp vào kích thước của vùng chồng lấp, trong khi tần số hoạt động
của ăng ten phụ thuộc vào giá trị của tụ điện, dẫn đến khi tăng diện tích chồng lấp
117


của tụ điện thì tần số hoạt động của ăng ten sẽ giảm đi và ngược lại. Kết quả mô

phỏng tần số thay đổi theo giá trị diện tích vùng chồng lấp của tụ điện được thể
hiện trong Hình 9. Trong khi đó, hiệu suất của ăng ten cũng giảm nhanh, từ 85%
đến 63% được thể hiện trong Hình 10. Với kết quả này, có thể được dự đoán như là
một quy tắc của việc tối ưu hóa kích thước ăng ten luôn đi kèm với sự đánh đổi về
mặt hiệu suất. Do đó, trong bước tiếp theo, giá trị 400 um2 cho khu vực chồng lấp
sẽ được tiến hành mô phỏng.

Hình 9: Mất trở lại của ăng ten so với vùng Điện cực

Hình 10: Hiệu suất bức xạ của vùng ăng ten và điện cực

Để mô phỏng tính linh hoạt của ăng ten băng hẹp, các giá trị khác nhau của độ
điện thẩm của lớp BST (từ 65 đến 95) đã được tiến hành mô phỏng. Như đã thảo
luận ở trên, nếu giá trị được tải của tụ là một biến, thì ăng ten có thể thay đổi tần số
hoạt động của chính nó. Tần số hoạt động phụ thuộc vào độ điện thẩm thay đổi của
lớp BST được thể hiện trong Hình 11. Kết quả mô phỏng cho thấy, với giá trị giả
định của độ điện thẩm BST, ăng ten có thể được điều chỉnh để hoạt động liên tục
trong phạm vi từ 4,8 đến 5,4 GHz với mức tổn hao và hiệu suất tương đối ổn định.
118


Hình 11: Mất trả lại ăng ten so với BST Permittivity

Hình 12: Hiệu suất bức xạ của ăng ten so với BST Permittivity.

Tương ứng với các giá trị khác nhau của độ điện thẩm BST, tần số hoạt động
của ăng ten thay đổi từ 4,8 GHz thành 5,4 GHz hoặc tốc độ biến thiên là 13%. Tỷ
lệ biến thiên - TR được tính bằng công thức:
TR 


f ( min )  f ( max )
 f ( min )  f ( max ) / 2

Trong đó f (εmax) và f (εmin) là tần số cộng hưởng của ăng ten với các giá trị
độ điện thẩm tối thiểu và tối đa tương ứng của lớp BST.

Trong Hình 13, đồ thị bức xạ 3D của ăng ten được hiển thị. Ăng ten bức xạ
trong một khe thông thường có biến dạng nhẹ do nguồn cấp điện không đối xứng
tuyệt đối và nguồn cấp vi dải của ăng ten băng rộng hoạt động như một gương
phản xạ. Mức khuếch đại tối đa mà ăng ten có thể đạt được tại 5.4 GHz với giá trị

119


3.17 dB. So sánh trong bài viết trước, hiệu năng của ăng ten đã được cải thiện một
cách đáng kể.

Hình 13: Mô hình bức xạ mô phỏng của ăng ten được đề xuất ở mức 5,4 GHz (độ điện thẩm BST
= 65, điện cực tụ điện = 400 um)

IV. Kết luận
Trong bài báo này, một thiết kế tích hợp giữa một mạch ăng ten băng siêu
rộng và ăng ten khe có khả năng tự cấu hình được đề xuất cho các ứng dụng trong
hệ thống vô tuyến khả tri. Bằng cách tích hợp tụ điện biến dung sử dụng lớp BST
được đặt ở trung tâm của khe được khắc trong bản ăng ten băng siêu rộng, mẫu
thiết kế này đã đạt được khả năng có thể cấu hình lại với độ biến thiên 13% theo
kết quả mô phỏng. Hơn nữa, bằng cách sử dụng khả năng biến thiên của lớp BST
để kiểm soát tần số hoạt động của ăng ten sẽ là bước đệm cho quá trình chế tạo và
đo lường các mẫu ăng ten sau này.


120


Tài Liệu Tham Khảo
[1]
FCC Spectrum Policy Task Force, “Report of the Spectrum Efficiency Working Group,”
FCC Tech. Rep, 2002.
[2]
Y. Tawk, J. Costantine, K. Avery, and C. G. Christodoulou, “Implementation of a
Cognitive Radio Front-End Using Rotatable Controlled Reconfigurable Antennas,” IEEE Trans.
Antennas Propag., vol. 59, no. 5, pp. 1773–1778, May 2011.
[3]
A. Kantemur, A. H. Abdelrahman, and H. Xin, “A novel compact reconfigurable UWB
antenna for cognitive radio applications,” in 2017 IEEE International Symposium on Antennas
and Propagation & USNC/URSI National Radio Science Meeting, San Diego, CA, USA, 2017,
pp. 1369–1370.
[4]
A. Mansoul, F. Ghanem, M. R. Hamid, and M. Trabelsi, “A Selective FrequencyReconfigurable Antenna for Cognitive Radio Applications,” IEEE Antennas Wirel. Propag.
Lett., vol. 13, pp. 515–518, 2014.
[5]
B. P. Chacko, G. Augustin, and T. A. Denidni, “Electronically Reconfigurable Uniplanar
Antenna With Polarization Diversity for Cognitive Radio Applications,” IEEE Antennas Wirel.
Propag. Lett., vol. 14, pp. 213–216, 2015.
[6]
H. A. Majid, M. K. A. Rahim, M. R. Hamid, and M. F. Ismail, “Reconfigurable wide to
narrow band antenna for cognitive radio systems,” in 2011 IEEE International RF & Microwave
Conference, Seremban, Negeri Sembilan, Malaysia, 2011, pp. 285–288.
[7]
G. A. Devi, J. Aarthi, P. Bhargav, R. Pandeeswari, M. A. Reddy, and R. S. Daniel,
“UWB frequency reconfigurable patch antenna for cognitive radio applications,” in 2017 IEEE

International Conference on Antenna Innovations & Modern Technologies for Ground, Aircraft
and Satellite Applications (iAIM), Bangalore, 2017, pp. 1–4.
[8]
N. K. Pervez, P. J. Hansen, and R. A. York, “High tunability barium strontium titanate
thin films for rf circuit applications,” Appl. Phys. Lett., vol. 85, no. 19, p. 4451, 2004.
[9]
H. V. Nguyen and A. Sharaiha, “Design of Miniaturized and Tunable Antenna by
Integrating BST Thin Film Varactor,” in International Conference on Advanced Technologies
for Communications, 2018, p. 4.
[10] C. Borderon, D. Averty, R. Seveno, and H. W. Gundel, “Preparation and Characterization
of Barium Strontium Titanate Thin Films by Chemical Solution Deposition,” Ferroelectrics, vol.
362, no. 1, pp. 1–7, 2008.

121



×