Nâng cao dung lượng kênh ở hệ thống vô tuyến nhận thức dựa trên OFDM

ên thuật toán IPW, phần 4 trình bày kết 
44 Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology
 ISSN 2354-0575
quả mô phỏng và thảo luận, và cuối cùng là kết luận 
được trình bày trong phần 5.
2. Mô hình hóa hệ thống phổ
 Phần này chủ yếu xem xét mô hình phổ tần 
số của người sử dụng ở hệ thống vô tuyến nhận thức 
như được biểu diễn trong Hình 1 [7]. Hình 1, giả 
định rằng băng tần được cấp phép của người dùng 
nhận thức được chia thành M channels, và mỗi sub-
channels tương ứng với dải tần được cấp phép là 
 Hình 2. Mô Hình hệ thống vô tuyến cảm nhận
của một người dùng chính. Người dùng nhận thức 
sử dụng kỹ thuật OFDM, tổng số sub-carriers là N, Để đảm bảo chất lượng truyền dẫn của người 
khoảng cách giữa hai sub-carrier là Δf, và trong khi dùng chính, máy phát của người dùng thứ cấp chỉ 
mi được định nghĩa là “nhãn” của sub-carrier đầu tiên có thể phát hiện sự hiện diện của máy thu của người 
trong sub-channel thứ j. Đồng thời, để tạo điều kiện dùng chính trong khoảng cách là d. Công suất phát 
thuận lợi cho việc phân tích, nhóm tác giả còn giả truyền tải PTi của người sử dụng thứ cấp thứ i phải 
định rằng băng thông của mỗi sub-channel là một số đảm bảo rằng công suất tín hiệu trong khoảng d 
nguyên của khoảng cách giữa các sub-carriers và ở không lớn hơn ngưỡng gây nhiễu tối đa cho phép 
hệ thống này, SU yêu cầu phải được biết trước thông của người dùng chính. Trong tình huống này, theo 
tin trạng thái kênh (CSI, Channel State Information) [1] PUi định nghĩa là một khu vực được bảo vệ có 
của PU chiến dụng thông qua cảm biến phổ với mục bán kính là ri và đòi hỏi phải có sự can thiệp công 
đích giúp PU hạn chế can thiệp của các sub-carriers suất ở đường biên (lề) của khu vực này thấp hơn 
lân cận và hiệu suất truyền của PU trước khi truyền. một giá trị ηi nhất định. Vì thế, công suất truyền tải 
Do vậy, đây chính là tiền đề để tối đa hóa khả năng của SU trong kênh này phải chịu một hạn chế công 
liên kết giữa SU và PU. suất Fi, và được cho bởi
 bi
 Fdii# h ii- r (2)
 _i
 ở đây: di là khoảng cách giữa máy phát PUi và SU; 
 βi biểu diễn các yếu tố tổn hao trên đường truyền. 
 Giới hạn đã nói ở trên sẽ làm ảnh hưởng đến công 
 suất can thiệp của mỗi PUi và có thể được chuyển 
 đổi sang SU, và làm hạn chế công suất truyền trên 
 mỗi sub-channel. Sau đây, giả sử Gi biểu thị hạn chế 
 công suất truyền trên kênh con thứ i, và khó để tìm 
 thấy nếu khoảng cách giữa máy phát SU và PUi là 
 rất nhỏ, thậm chí là trong khu vực bảo vệ của PUi , 
Hình 1. Phổ tần của SU ở hệ thống vô tuyến nhận do đó SU trên sub-channel truyền hạn chế công suất 
 thức dựa trên OFDM tương ứng sẽ là rất nghiêm ngặt.
 Đối với SU sử dụng điều chế OFDM, công 
 Sử dụng lược đồ mã hóa lý tưởng và theo suất phân bổ truyền tải thực tế trên một subchannel 
định lý của Shannon, tỷ lệ truyền trên sub-channel của hệ thống không chỉ bao gồm một subchannel 
thứ j của người sử dụng thứ cấp có thể được biểu phụ thuộc vào công suất subcarriers mà bao gồm 
diễn như sau: cả công suất rò rỉ subchannel ngoài của subcarriers. 
 2
 hpjj# Với mô tả ngắn gọn, như định nghĩa ở đây, ma trận 
 Rpjj,lhj =+n 1 (1)
 _i=GN0 J bao gồm phần tử hàng i, cột thứ j và được viết là 
 (Ji,j); (Ji,j) đại diện cho một đơn vị phân bổ công suất 
trong đó hj là kênh phức đạt được trên sóng mang của các subcarriers thứ j, và của subchannels truyền 
thứ j; N0 là công suất nhiễu trắng (Gauss) trên mỗi thứ i. Theo [6], ta có:
 J N2
sub-carrier; Pj biểu thị cho tổng công suất phát hạn 1 D r
 mfi+1 - 2 Ksin fj- Df O
 1 K Df O
chế. = K _ iO
 Jij, D # K r O df
 Ở hệ thống vô tuyến nhận thức, cần phải đưa f 1 K fj- Df O
 mfi - D K O (3)
ra công suất phát của sub-channel vì sự truyền tải 2 Df _ i
 1 L 2 P
 mf- D
của người dùng thứ cấp phải đáp ứng sự hạn chế i+1 2 sin r xj-
 Jij, = # _ i dx
nhiễu của người dùng chính, Hình 2. r xj-
 1 D f p
 mfi - 2 _ i
Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology 45
ISSN 2354-0575
ở đây: i dùng biểu diễn cho subchannels, i = 1, 2, can thiệp bởi những người dùng chính, và những 
, M; mi biểu diễn kênh thứ i; j biểu diễn cho các nhiễu này có thể là nhiễu Gaussian trắng bổ sung 
subcarriers, j = 1, 2, , N; và Tf là khoảng cách bởi người nhận thứ cấp. Điều này không ảnh hưởng 
giữa hai subcarriers. đến các mô hình toán học trong phần này. Thuật 
 Xác định phần bên phải của sự bất bình đẳng toán cải tiến được đề xuất trong phần này dựa trên 
trong phương trình (2) như là giới hạn công suất mô hình đã được thiết lập như sau:
truyền tải thứ cấp của Gi trên kênh phụ thứ i và có Khởi tạo:
thể được biểu diễn bằng
 A={i│i=1, 2,..., M}, B=0, Pi=Ptot , k=1
 bi
 Gdii=-h iir (4) d
 _i C {j│số sub-carrier thứ j của sub-channel thứ i,
 Có thể dễ dàng suy luận rằng nếu máy phát jd A}
của người dùng thứ cấp nằm ở khoảng cách nhỏ từ Bắt đầu:
máy phát người dùng chính và ngay cả trong khu (1) Thiết lập sub-carrier gần nhất với 
vực được bảo vệ của người dùng chính thì công suất sub-channel nơi mà người dùng chính được coi 
truyền tải thứ cấp của người dùng trên sub-channels là người dùng thứ cấp như sub-carrier bảo vệ mà 
tương ứng sẽ bị giới hạn ở mức rất nghiêm ngặt. không phân bổ công suất, và cập nhật C;
Ngoài ra, công suất phát trên sub-channel thứ i có (2) Thực hiện phân bổ công suất theo thuật 
thể được biểu diễn như sau: toán IPW truyền thống cho các sub-carrier còn lại 
 mi+1 -1
 thuộc C với công suất Pk = Ptot, và thu được công 
 FPij= / ;
 jm= i (5)
 suất Pj bởi các sub-carrer tương ứng;
 i = 1, 2, 3,..., M; j = 1, 2, 3,..., N
 (3) Với i ϵ A, so sánh Fi và Gi, ta nhận được 
trong đó P biểu thị công suất được phân bổ bởi 
 j D = {i│Fi ≥ Gi , i ϵ A};
người sử dụng thứ cấp trên sub-carriers thứ j, và P 
 (4) Cập nhật A=A\D, B=BjD, P =P - / Gi ;
 T k+1 k iD!
= [P1, P2, ..., PN] .
 Do đó, theo công thức (2), để bảo vệ hiệu (5) Nếu D g 0, k = k+1, quay lại bước 2;
năng của tất cả người dùng chính, việc phân bổ công (6) Đối với kênh thứ i, i ϵ D, thực hiện việc 
suất của người sử dụng thứ cấp cần đáp ứng các hạn phân bổ công suất theo thuật toán IPW truyền thống 
chế về công suất truyền tải của M kênh tại cùng một với công suất Gi cho các sub-carrier tương ứng, và 
thời điểm và có thể được biểu diễn như sau: thu được công suất Pj tương ứng, J ϵ C .
 F ≤ G (6)
 T T 4. Kết quả mô phỏng và thảo luận
ở đây: F = [F1, F2, ..., FN] ; G = [G1, G2, ..., GM] .
 Ở phần mô phỏng này, nhóm tác giả sử dụng 
3. Kịch bản phân bổ công suất tối ưu dựa trên mô hình kênh Đô thị điển hình (TU Model, Typical 
thuật toán IPW Urban Model) bằng cách tạo phading chon lọc tần 
 Mục tiêu phân bổ công suất trong các hệ số; mô hình gồm 6 sub-channels truyền dẫn, trong 
thống vô tuyến nhận thức dựa trên OFDM, ngoài đó đường kính của các tham số trễ tương ứng là: 
hạn chế tổng công suất phát, đề án phân bổ công [0.0, 0.2, 0.5, 1.6, 2.3 và 5.0]µs; tham số phân bổ 
suất phải tuân thủ điều kiện hạn chế của subchannel công suất là: [0.189, 0.379, 0.239, 0.095, 0.061 
truyền và phải thỏa mãn công thức (6). Do vậy, vấn và 0.037] tương ứng; SU có băng thông tần số là 
đề phân bổ công suất tối ưu ở hệ thống vô tuyến 5MHz và được chia thành 4 sub-channels, mỗi sub-
nhận thức dựa trên OFDM, có thể được mô hình channel tương ứng với một PU và được cấp phép 
hóa như sau: về mặt phổ tần; tổng sub-carriers là 64, tương ứng 
 N với mỗi sub-channel là 16 sub-carriers; P là tổng 
 * argmax t
 PR= / j (7)
 j = 1 hạn chế công suất truyền, N0 là công suất nhiễu, và 
 ]ZP $ 0 trong trường hợp này tác giả sử dụng các giá trị là 
 ] 640 và 1 cho P và N tương ứng; hạn chế công suất 
 ] N t 0
 st..[ / PP# (8) truyền trên mỗi sub-channel là: G = [80, 480, 1.8 
 ] j tot i
 ] j = 1 và 480]T [8].
 ]FG#
 \ Ở bài báo này, nhóm tác giả sử dụng tín hiệu 
 d
Pk = 0, k {k| số sub-carriers theo tỷ lệ 1: 2 thuộc SU (symbol) OFDM trên sub-channels bằng cách thay 
gần nhất với PU} đổi các giá trị của các biến liên quan có tính đến rò 
trong đó: Ptot đại diện cho tổng công suất truyền tải rỉ công suất để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa (5), 
của người sử dụng thứ cấp. Ngoài ra, cần lưu ý rằng kết quả mô phỏng được thể hiện ở Hình 3. Và để so 
người dùng thứ cấp trong hệ thống này cũng sẽ bị sánh, đề tài cũng đưa ra kết quả mô phỏng khi thay 
46 Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology
 ISSN 2354-0575
đổi giá trị của các biến liên quan dựa trên thuật toán channel thứ 3 giảm đi khoảng 10 lần, điều này làm 
IPW, tuy nhiên kết quả này bỏ qua sự rò rỉ công suất cho sự hạn chế công suất nhiễu của PU3 bị hư hỏng 
sub-carriers, Hình 4 tương ứng. nặng. Như vậy, thuật toán IPW không áp dụng trong 
 trường hợp này. Vì lẽ đó, trong Hình 3 đề án phân 
 bổ công suất không những tối đa hóa dung lượng 
 sub-channel mà còn đáp ứng các yêu cầu về hạn chế 
 công suất phát của từng sub-channel. So sánh với 
 Hình 4, chúng ta có thể thấy rằng ngay cả một lượng 
 sub-channels tốt, phân bổ công suất của các sub-
 carriers ở sub-channel thứ 3 liền kề cũng bị hạn chế 
 đáng kể, trong khi tại cùng một thời gian, rất nhiều 
 công suất đã được phân bổ trên các sub-carriers rất 
 xa của sub-channel thứ 3. Mặt khác, chúng ta có thể 
 thấy 2 đề án này là gần như giống nhau trong một đề 
 án phân bổ công suất trên sub-channel, điều này chỉ 
 ra rằng trong cùng một bối cảnh hạn chế công suất, 
 và bỏ qua công suất rò rỉ của sub-carriers thì đề án 
 phân bổ công suất tối ưu khi thay đổi giá trị của các 
 biến liên quan dựa trên thuật toán IPW là hiệu quả 
Hình 3. Kết quả khảo sát sự rò rỉ công suất phân bổ hơn so với đề án số.
 của sub-carrier
 Có thể thấy ở Hình 3, hạn chế công suất 
truyền trên sub-channel thứ 3 thấp hơn 35dB so với 
kênh lân cận, điều này có nghĩa là SU có thể là rất 
gần hoặc thậm chí nằm trong khu vực được bảo vệ 
của PU3. Để đáp ứng yêu cầu giới hạn công suất 
nhiễu của PU3 gây ra, đòi hỏi phải hạn chế công 
suất truyền của SU ở sub-channel thứ 3 phải rất 
nghiêm ngặt.
 Hình 5. Mối quan hệ giữa dung lượng hệ thống và 
 tỷ số S/N
Hình 4. Kết quả phân bổ công suất dựa trên thuật 
 toán IPW khi đã thay đổi các giá trị
 Ở Hình 4, chúng ta thấy công suất phân bổ 
cho mỗi sub-channel là ít hơn so với những hạn chế 
công suất sub-channel truyền tương ứng, nhưng do 
ảnh hưởng công suất rò rỉ của các sub-cariers ở sub- Hình 6. Mối quan hệ giữa dung lượng hệ thống và 
channels liền kề, do vậy mà công suất truyền ở sub- nhiễu tác động vào PUs
Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology 47
ISSN 2354-0575
 Đồng thời, dung lượng hệ thống của một số dừng lại ở việc xem xét sự tác động và ảnh hưởng 
phương pháp được đưa ra như là một chức năng qua lại giữa PU và SU mà chưa đề cập đến công 
của sự thay đổi tỷ số S/N và so sánh với sự thay đổi suất rò rỉ của các sub-carriers. Hai đề án phân bổ 
nhiễu của PU, và được thể hiện trong Hình 5 và công suất ở bài báo này xét về mặt lý thuyết là khá 
Hình 6 tương ứng. Mặt khác, chúng ta có thể thấy tốt và có thể chấp nhận được, tuy nhiên thuật toán 
rằng hiệu suất hệ thống của các phương án khác bảo vệ sub-carrier ở một và hai bên thùy biên đã đề 
nhau tăng dần lên với việc tăng dần tỷ số S/N. Tuy xuất có dung lượng hơn hẳn, điều này được cho bởi 
nhiên, so với thuật toán IPW, thuật toán số thì thuật giảm ảnh hưởng công suất rò rỉ của các sub-cariers 
toán bảo vệ sub-carrier ở một và hai bên thùy biên ở sub-channels liền kề, do vậy mà hiệu suất dung 
đã đề xuất có dung lượng hơn hẳn, điều này được lượng kênh được cải thiện đáng kể. Tương lai, vấn 
cho bởi giảm ảnh hưởng công suất rò rỉ của các đề vẫn tiếp tục được xem xét dưới tập hợp các ứng 
sub-cariers ở sub-channels liền kề, do vậy mà hiệu dụng và có thể kết hợp cùng với thuật toán IPW 
suất dung lượng kênh được cải thiện đáng kể. cũng như các thuật toán khác nhằm bảo vệ các sub-
 channels. Tuy nhiên, việc thực hiện các đề án phân 
5. Kết luận bổ công suất tối ưu phải có độ phức tạp là vừa phải.
 Ở bài báo này, nhóm tác giả đã chỉ ra rằng 
hạn chế công suất can thiệp ở mỗi PU là tiền đề của Lời cảm ơn
phương án phân bổ công suât tối ưu hóa khả năng Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trung tâm 
liên kết và có thể đạt được bằng cách giải quyết bài Nghiên cứu Ứng dụng Khoa học và Công nghệ, 
toán tối ưu hóa lồi. Với thuật toán IPW và các thuật trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên, với 
toán hiện tại, cũng như một số các học giả mới chỉ số tài trợ: UTEHY.T013.P1718.02.
Tài liệu tham khảo
 [1]. Zhao Q, Sadler B., A survey of dynamic spectrum access, signal processing, networking, and 
 regulatory policy. IEEE Signal Processing Magazine, 2007, 55 (5), pp. 2294-2309.
 [2]. Haykin S., Cognitive radio: Brain-empowered wireless communications. IEEE Journal on 
 Selected A reas in Communications, 2005, 23 (2), pp. 201- 220.
 [3]. Mitola J., Cognitive radio for flexible mobile multimedia communications. Proc IEEE 
 International Workshop on Mobile Multimedia Communications, San Diego: IEEE Press. 1999, pp. 
 3-10.
 [4]. Weiss T, Jondral F., Spectrum pooling: An innovat ive strategy for the enhancement of spectrum 
 efficiency. IEEE Communications Magazine, 2004, 42 (3), pp. S8-S14.
 [5]. Wang P, Zhao M, Xiao L, etal., Power allocation in OFDM-based cognitive radio systems. Proc 
 IEEE Global Communication Conference Wasshington DC: IEEE Press, 2007, pp. 4061-4065.
 [6]. Weiss T, Hillenbrand J, Krohn A, etal., Mutual interference in OFDM-based spectrum pooling 
 systems. Proc IEEE Vehicular Technology Conference Spring, Milan: IEEE Press. 2004, pp. 1873-
 1877.
 [7]. S Boyd, L Vandenberghe, Convex Optimization. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 
 2004.
 [8]. Nguyễn Văn Vinh, Tối ưu hóa thuật toán IPW ở hệ thống vô tuyến nhận thức dựa trên OFDM. 
 Tạp chí Khoa học và Công nghệ, trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên, 2016, 10 (06), tr. 
 45-49.
 IMPROVEMENT OF CHANNEL CAPACITY 
 IN COGNITIVE RADIO SYSTEMS BASED ON OFDM
Abstract:
 The spectrum-sharing access model in the cognitive radio system consists of two main models, the 
Overlay model and the Underlay model. In this paper, a power overlay scenario based on the overlay model 
is proposed based on the traditional Iterative Partitioned Water-filling (IPW) algorithm. This scenario 
applies to protected and reasonably allocated bandwidth between sub-channels where the Primary User 
48 Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology
 ISSN 2354-0575
(PU) and the Secondary User (SU) are placed adjacent. This scenario not only maximizes the user capacity 
of the secondary SU, but also reduces the power leakage of sub-carrier users of the PU.
Keywords: Cognitive Radio (CR); Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM); Power 
Allocation; Subcarrier Side Lobe.
Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology 49