Đánh giá hiệu năng mạng chuyển tiếp từng phần với đa anten thu trong truyền thông gói tin ngắn
Nguyễn Thị Yến Linh, Ngô Hoàng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CHUYỂN TIẾP
TỪNG PHẦN VỚI ĐA ANTEN THU TRONG
TRUYỀN THÔNG GÓI TIN NGẮN
Nguyễn Thị Yến Linh*, Ngô Hoàng Tú+ Võ Nguyễn Quốc Bảo*
,
* Khoa Cơ bản 2, khoa Viễn thô ng 2, Học Viện Cô ng Nghệ Bưu Chính Viễn Thô ng
+ Trường Đại học Giao Thô ng Vận Tải thành phố Hồ Chí Minh
Tóm tắt- Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu mạng
giải mã chuyển tiếp (DF) hai chặng trong truyền thông gói
tin ngắn. Trong đó, nguồn sẽ lựa chọn một nút tốt nhất
trong một tập đa nút để chuyển tiếp gói tin bằng cách sử
dụng kỹ thuật lựa chọn chuyển tiếp một phần (PRS).
Nguồn thu được thiết kế có M-anten và sử dụng giao thức
phân tập tỉ số kết hợp cực đại (MRC) để thu nhận tín hiệu.
Để đánh giá và so sánh hiệu năng hệ thống, chúng tôi đưa
ra các biểu thức dạng chính xác và xấp xỉ của tỉ lệ lỗi khối
(BLER) trong kênh truyền fading Rayleigh. Cuối cùng,
chúng tôi thực hiện mô phỏng Monte Carlo để kiểm chứng
kết quả lý thuyết và tìm ra giá trị tối ưu của số nút chuyển
tiếp và số anten cũng như chứng minh các ưu điểm của mô
hình hệ thống đã được đề xuất.
hiệu suất của truyền thông gói ngắn với giá trị xấp xỉ gần
đúng. Trong bài báo [9], Makki và các cộng sự đã đề xuất
phương pháp tính gần đúng cho hàm Q_function. Phương
pháp này giúp việc tính toán tỉ số lỗi khối dễ dàng hơn.
Hay các tác giả trong bài báo [10] cũng cho thấy rằng chiều
dài khối thích hợp cho công suất Ergodic tối ưu nhất trên
tất cả kênh fading bán tĩnh.
Bên cạnh đó, mạng chuyển tiếp ra đời với những ưu điểm
như một giải pháp đầy hứa hẹn trong truyền thông vô tuyến
[11], giải quyết các vấn đề về khoảng cách giữa hai thiết
bị đầu cuối khi máy truyền và máy phát ở quá xa vượt
ngoài khoảng công suất truyền khả dụng của máy phát
hoặc có thể máy phát truyền được nhưng nếu tăng công
suất phát quá lớn thì sẽ ảnh hưởng can nhiễu lớn lên các
người dùng khác của hệ thống [12-14]. Nhiệm vụ của nút
chuyển tiếp là thu thập tín hiệu từ nút trước nó, sau đó xử
lý và chuyển tiếp tín hiệu đó đến nút tiếp theo đến khi tín
hiệu đến được đích. Về cơ bản, có hai kỹ thuật xử lý tín
hiệu được dùng ở nút chuyển tiếp là khuếch đại và chuyển
tiếp (AF) [15-17] và giải mã và chuyển tiếp (DF) [18-20].
Các kỹ thuật này đã được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi
trong các mạng thông tin vô tuyến như mạng thông tin di
động tế bào, ad-hoc di động [21, 22], mạng cảm biến
không dây [23].
Từ khóa- lựa chọn chuyển tiếp từng phần, fading
Rayleigh, giải mã và chuyển tiếp, tỉ lệ lỗi khối, tỉ số kết
hợp cực đại, truyền thông gói tin ngắn.
I.
GIỚI THIỆU
Hiện nay, truyền thông thế hệ mới thứ năm (5G) được
biết đến như là sự cải tiến vượt trội xa so với các mạng thế
hệ trước đây. Mạng (5G) cũng là cơ sở quyết định trong
việc hiện thực hóa kỷ nguyên Internet vạn vật (IoT) và xã
hội siêu kết nối. Dịch vụ chính của mạng (5G) là băng
thông di động nâng cao (eMBB), truyền thông loại máy
(mMTC) và truyền thông độ trễ thấp cực kỳ đáng tin cậy
(uRLLC), ứng dụng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp và
xã hội [1-3]. Trong đó, uRLLC là dịch vụ trọng tâm của
mạng 5G với yêu cầu độ tin cậy cực cao hơn 99.9999% và
độ trễ dưới 1ms . Để đạt được các yêu cầu này, truyền
thông gói ngắn với mã chiều dài khối ngắn được đưa vào
hệ thống nghiên cứu như một phương pháp tiềm năng [4].
Thực vậy, các gói tin ngắn là một dạng lưu thông điển hình
được tạo ra bởi những cảm biến và được trao đổi chủ yếu
trong truyền thông kiểu máy. Do vậy, truyền thông gói
ngắn hỗ trợ chính cho các ứng dụng 5G và IoT như kết nối
đám mây đáng tin cậy, điều phối không dây từ xe đến xe,
báo động từ một bộ lớn cảm biến [4-7].
Gần đây, các nhà khoa học bắt đầu quan tâm đến việc áp
dụng mạng chuyển tiếp vào truyền thông sử dụng gói tin
ngắn nhằm nâng cao hiệu năng hệ thống và đáp ứng các
yêu cầu dịch vụ cho mạng 5G. Cụ thể, các tác giả trong
[24] đã xem xét một giao thức chuyển tiếp trong đó độ lợi
kênh của đường truyền trực tiếp và đường truyền có nút
chuyển tiếp được tổng hợp tại máy thu theo giả định trạng
thái thông tin kênh truyền hoàn hảo. Hay trong bài báo
[25], các tác giả trong đã đề xuất một phương pháp
“OccupyCoW” nhằm đáp ứng các yêu cầu về độ tin cậy và
độ trễ cao thông qua mạng truyền thông hợp tác. Trong bài
báo [26], Yulin Hu và các cộng sự đã nghiên cứu hiệu suất
chuyển tiếp thông qua các kênh Rayleigh bán tĩnh dưới giả
định chiều dài khối hữu hạn (FBL). Một cách cơ bản, các
bài báo chủ yếu xem xét hai kịch bản chuyển tiếp trong bối
cảnh FBL bao gồm kỹ thuật AF [27] và DF [28]. Bên cạnh
đó, trong [29], tác giả đã chứng minh sự vượt trội của hiệu
năng hệ thống sử dụng các kỹ thuật chọn lựa nút chuyển
Cho đến nay, truyền thông gói ngắn đang được các nhà
khoa học quan tâm. Cụ thể, Polyanskiy và các cộng sự đã
tiên phong trong việc tìm ra công thức xấp xỉ của tốc độ
mã hóa khối hữu hạn tối đa [8]. Từ đó, chúng ta có thể đo
Tác giả liên hệ: Nguyễn Thị Yến Linh
Email:linhnty.ncs@hcmute.edu.vn
Đến tòa soạn: 10/2020; chỉnh sửa: 11/2020; chấp nhận đăng: 11/2020
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
53
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CHUYỂN TIẾP TỪNG PHẦN VỚI ĐA ANTEN THU TRONG TRUYỀN THÔ NG GÓ I TIN
NGẮN
tiếp từng phần (PRS) và giao thức tỉ số kết hợp cực đại
(MRC) trong thiết kế hệ thống với gói tin dài.
một tập
nút chuyển tiếp, chỉ có nút chuyển tiếp có tỷ số
N
nhiễu tín hiệu cao nhất (SNR) mới được chọn để chuyển
tiếp tín hiệu nhận được đến đích bằng kỹ thuật giải mã và
chuyển tiếp (DF). Gọi Rb là nút chuyển tiếp được chọn
Kế thừa các kết quả nghiên cứu trên và đề xuất hướng
giải quyết mô hình mới trong truyền thông gói ngắn, bài
báo này trước tiên tập trung vào các mạng chuyển tiếp hai
chặng DF trong truyền thông gói ngắn, trong đó kỹ thuật
PRS được sử dụng để truyền tín hiệu tại nút chuyển tiếp.
Với mục tiêu tăng độ tin cậy và độ lợi phổ, chúng tôi áp
dụng giao thức MRC cho thiết kế đa anten tại điểm đích.
Tiếp đến, chúng tôi đưa ra các biểu thức dạng chính xác và
xấp xỉ của tỉ số lỗi khối (BLER) thông qua kênh fading
Rayleigh. Cuối cùng, mô phỏng Monte Carlo được thực
hiện để kiểm chứng các kết quả lý thuyết và qua đó cũng
chứng minh được ưu điểm hiệu năng của mô hình hệ thống
mà chúng tôi đề xuất.
trong bộ
N
nút chuyển tiếp [30, 31], chúng ta có
b = arg max SR
,
(1)
n
n=1,....,N
với
là tỉ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) từ S → Rn. Ở
SRn
đây,
tuân theo phân bố mũ và có giá trị trung bình là
SRn
P
S
SRn
(2)
SR
=
,
n
N0
SR
với
P
là công suất của nguồn
,
là độ lợi kênh
S
S
n
Phần còn lại của bài báo được trình bày như sau. Phần II
sẽ trình bày mô hình của hệ thống mạng chuyển tiếp hai
chặng với đa nút chuyển tiếp và đa anten thu tại máy thu.
Phương pháp phân tích theo mô hình đề xuất để đánh giá
chất lượng của hệ thống với thông số tỉ lệ lỗi khối với cả
hai dạng chính xác và xấp xỉ sẽ được chứng minh trong
Phần III. Phần IV, chúng tôi sẽ tiến hành mô phỏng Monte-
Carlo để kiểm chứng lại các kết quả lý thuyết trong phần
III. Cuối cùng là phần kết luận của bài báo.
trung bình cho đường truyền từ S → Rn và N0 là công
suất nhiễu Gauss trắng cộng (AWGN) tại nút đích.
Giả định kênh truyền giữa nguồn và đích là kênh fading
Rayleigh bán tĩnh [32] và kênh truyền từ S → Rn và
Rb → Dm là các kênh truyền fading Rayleigh độc lập và
đồng dạng (i.i.d). Khi đó trong chặng 1, SNR trung bình
tại mỗi nhánh
đều bằng nhau và bằng SR , nghĩa là
SRn
= SR
. Dựa vào phép khai triển nhị thức trong [33],
SRn
II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG
hàm phân phối tích lũy (CDF) của
ra như sau
có thể được đưa
SRb
M
R
1
N
SR
F
= 1−exp −
( )
SR
b
Rb
(3)
N
N
n
n−1
n
SR
=
−1
1−exp −
.
(
)
n=1
RN
Trong khe thời gian thứ hai, nút chuyển tiếp tốt nhất Rb
User
sử dụng kỹ thuật DF và giải mã thành công tín hiệu nhận
được để truyền tín hiệu này đến đích. Tại nút đích, giao
thức MRC được sử dụng nhằm cải thiện độ phân tập không
gian hệ thống. Do đó, SNR của tín hiệu thu được sẽ tăng
tuyến tính với số lượng nhánh phân tập và được xác định
như sau
BTS
Hình 1 Mạng chuyển tiếp hai chặng với một user (nút nguồn),
đa nút chuyển tiếp và một trạm BTS (nút đích) trong truyền
thông gói tin ngắn.
M
Trong bài báo này, chúng tôi xét một mạng hai chặng
(4)
R D
=
,
RbDm
b
S
bao gồm một user (đóng vai trò nguồn
) có một anten,
( )
m=1
N
user (đóng vai trò nút chuyển tiếp) sử dụng một anten
với
là tỉ số tín hiệu trên nhiễu nhận tại
D
m . Do giả
RbDm
Rn n =1, N 1 và trạm thu (BTS) ( đóng vai trò nguồn thu
)
sử kênh truyền từ Rb → Dm là các kênh truyền độc lập và
đồng dạng (i.i.d.), chúng tôi cũng có
1
D
) có
(
M
= R .
bD
RbDm
rằng khoảng cách nút nguồn và đích là rất lớn,
thể truyền tín hiệu đến ở khoảng cách rất xa không có
chỉ có
S
2
Chúng ta có thể thấy rằng
h
có phân bố mũ nên
k
S
D
bởi vì
đường truyền trực tiếp giữa nguồn
và đích
( )
( )
sẽ có phân bố chi bình phương với kỳ vọng là
RbDm
thực tế ở khoảng cách quá xa tín hiệu từ nguồn phát đến
MR
2MR
D . Trong trường hợp này,
và phương sai là
bD
b
nguồn thu là rất yếu.
hàm CDF của
có thể thu được như sau
D
Rb
Quá trình truyền tin từ nút nguồn và nút đích thực hiện
trong hai khe thời gian liên tiếp thông qua sự trợ giúp của
các nút chuyển tiếp. Trong khe thời gian đầu tiên, nút
nguồn sẽ truyền tín hiệu của nó tới tất cả các nút chuyển
tiếp. Tại khe thời gian này, kỹ thuật PRS được sử dụng cho
1 Giá trị
và
được sử dụng xuyên suốt bài báo.
m =1, M
n =1, N
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
54
Nguyễn Thị Yến Linh, Ngô Hoàng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo
H
N
N
n
n−1
n
SR
SR v k
−1
−1
1−exp −
d
(
(
)
b
n=1
L
(11)
N
N
n
n−1
SR
n
nH
SR
nL
SR
= v k
−
+
exp −
−exp −
.
)
(
)
H
L
n=1
m−1
Q .
( )
chúng tôi lấy xấp xỉ hàm
như trong [34, CT. (14)],
M
RbD
C −r
(
)
X
F
=1−exp −
.
(5)
( )
đó là
Q
với
)
Rb
(
D
m=1
R D
m−1 !
(
)
V / k
b
(
)
X
III. ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG
1
X L
1
2
Trong phần này, chúng tôi sử dụng thông số tỉ lệ lỗi khối
để đánh giá hiệu năng của hệ thống sử dụng giao thức PRS
và MRC trong chế độ FBL.
Z
=
−v k − L X H , (9)
(
)
(
)
X
X
0
X L
A. TỈ LỆ LỖI KHỐI DẠNG CHÍNH XÁC
1
1
= 2r −1,
v =
,
với
và
H = +
Chúng tôi giả sử rằng tổng độ dài khối truyền là
có hai khe thời gian nên khối tin này sẽ được chia làm hai
k
, do
2 22r −1
2v k
1
k
.
L = −
khối có chiều dài bằng nhau
. Khi
truyền bit
S
2v k
2
thông tin đến
qua hai khe thời gian tốc độ mã hóa của
D
Bằng cách thay (9) vào (8), chúng ta có
hệ thống được xác định là
2
k
X
f
dF
Z
d = Z
(
)
)
( )
(
)
( )
X
X
X
X
r =
.
(6)
0
0
=
= 0
(10)
Như đã được nghiên cứu trong truyền thông gói tin ngắn
[34], với chiều dài khối k 100 tỉ lệ lỗi khối BLER có thể
được xấp xỉ như trong [32, CT. (59)] và [35, CT. (4)] như
sau
= Z
F
dZ
( )
− F
(
( )
(
)
X
X
X
X
0
H
= v k
F
d.
( )
X
L
Thay (3) vào (10), ta được tốc độ lỗi khối cho khe thời
gian thứ nhất như trong (11).
C −r
(
)
X
X
Q
,
(7)
X
V / k
(
)
X
Đối với khe thời gian thứ hai, ta cũng thực hiện tương tự.
Thay (5) vào (10), tỉ số lỗi khối
ở khe thời gian
BLER
X SR ,R D ,
với X là tốc độ lỗi khối trung bình,
C = log 1+
b
b
g,g
(
)
thứ hai được đưa ra như trong (12), trong đó
Gamma không hoàn
là hàm
(
)
(
)
là dung lượng kênh Shannon,
X
2
X
thành
với
x tm−1 exp −t dt được xác định như trong [33].
1
2
m, x = 0
(
)
( )
V = 1−
log e là độ phân tán kênh
(
)
(
)
X
2
2
1+
(
)
X
.
Q .
( )
truyền [8],
là toán tử kỳ vọng và
là hàm Q-
1
t2
function với
Q x =
( )
exp −
dt.
2
2
x
Từ (7), BLER có thể được viết lại như sau
C −r
(
)
X
(8)
Q
f d,
( )
X
X
V / k
(
)
0
X
fX
x
( )
là hàm mật độ phân phối của biến ngẫu nhiên
với
.
X
C −r
(
)
X
Do sự phức tạp của hàm
nên rất khó để
Q
V / k
(
)
X
tìm ra biểu thức dạng đóng cho công thức (8). Do đó,
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
55
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CHUYỂN TIẾP TỪNG PHẦN VỚI ĐA ANTEN THU TRONG TRUYỀN THÔ NG GÓ I TIN
NGẮN
m−1
H
R
t=
Rb
H
D
M
M
D
(
d =b v k
1−
tm−1 exp −t
R D dt
b
RbD
1
R D v k 1−exp −
(
)
(
b
R D
m−1 !
m−1 !
)
)
m=1
m=1
L
L
b
Rb
(12)
D
M
H
L
RbD
= v k − −
m,
− m,
,
(
H
L
m−1 !
R D
R D
)
m=1
b
b
m−1
i
−1 i
H
H
i
M
M
M
M
−1
)
(
)
(
(
m−1 !
1
1
i+m−1 d
%
R D v k 1−
d = v k 1−
m−1
RbD
m−1
b
m−1 !
i! R D
i=0 i!
)
(
)
m=1
i=0
m=1
RbD
RbD
L
L
b
−1 i
Hi+m − Li+m
i=0 i! i + m
M
M
(
)
1
= v k − −
.
m−1 !
H
L
m−1
RbD
m−1
(
)
m=1
RbD
(18)
N
N +1
Nếu các nút chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật giải mã và
chuyển tiếp có lựa chọn (SDF) thì tốc độ lỗi khối BLER
toàn trình (e2e) có thể được tính thông qua (11) và (12)
như sau
H
HN +1 − L
SNR
SR
v k
%
SR v k
d =
.
b
N +1
L
(17)
Trong khe thời gian thứ hai, chúng ta cần xem xét bậc
phân tập của hệ thống. Như đã biết, bậc phân tập tối đa của
một hệ thống có anten là và khi bậc phân tập bằng
e2e(SDF) = SR + 1−
.
RbD
(13)
SRb
b
M
M
Trong khi đó, nếu các nút chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật
giải mã và chuyển tiếp cố định (FDF) thì tốc độ lỗi khối
BLER toàn trình e2e sẽ được tính như sau
với
, hệ thống được cho là đạt được bậc phân tập đầy
M
đủ [37]. Trong trường hợp này, áp dụng (16) vào (5), sau
đó thay vào (10), tỉ lệ lỗi khối BLER dạng xấp xỉ ở khe
thời gian thứ hai có thể được tính như trong (18).
e2e(FDF) = SR 1−
+ 1−
.
RbD
(14)
RbD
SRb
b
Mặt khác, ta cũng dễ thấy rằng giá trị của tỉ lệ lỗi khối
B. TỈ LỆ LỖI KHỐI DẠNG XẤP XỈ
từng chặng
và
rất nhỏ khi công suất nguồn phát
SRb
Rb
D
R 0
. Do đó, ta có có thể viết
càng lớn, nghĩa là
Tiếp theo, chúng tôi sẽ trình bày dạng xấp xỉ của tỉ lệ lỗi
khối để có đánh giá khách quan hơn về hiệu năng của hệ
SRb
bD
lại tỉ lệ lỗi khối toàn trình dạng xấp xỉ từ (13) và (14) như
thống ở mức SNR trung bình
cao. Dạng xấp xỉ này
sau
được xem như là một đường giới hạn trên (upper bound)
cho các giá trị của tỉ lệ lỗi khối khi càng tăng SNR trung
bình tiến ra vô cùng. Điều này có nghĩa là tỉ lệ lỗi khối toàn
trình của hệ thống luôn đạt giá trị nhỏ hơn hoặc bằng giá
trị đường giới hạn trên này cho dù có tăng SNR trung bình
thế nào đi chăng nữa. Mặt khác, đây cũng là điều mà chúng
ta mong muốn vì tỉ lệ lỗi khối càng nhỏ thì hiệu năng hệ
thống càng được cải thiện.
%
%
%
%
e2e(SDF ) e2e(FDF ) + .
RbD
(19)
SRb
IV. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN
Trong phần này, chúng tôi sử dụng phương pháp mô
phỏng Monte-Carlo trên phần mềm Matlab cho mô hình
đề xuất để kiểm chứng lại các kết quả lý thuyết đã được
về các đặc điểm hiệu năng hệ thống cũng như các thông số
thiết kế hệ thống tối ưu cho mô hình mà chúng tôi đề xuất.
Áp dụng vô cùng bé tương đương tại
cho hàm
x →0
1−exp −x
[36] như sau
exp −x
và khai triển Maclaurin cho hàm
(
)
(
)
Các thông số được chúng tôi sử dụng để thực hiện mô
phỏng như số bit thông tin là
bit và chiều dài
= 256
1−exp −x : x
(15)
(16)
(
)
khối
Để việc tính toán đơn giản chúng tôi giả
m= 256.
xi
định rằng tổng khoảng cách truyền được chuẩn hóa với
D=10 . Với giả định phân bổ vị trí nút chuyển tiếp ở ngay
chính giữa nút nguồn và nút đích, khoảng cách đường
D
exp −x
−i +O x
,
và
(
)
(
)
i!
i=0
với
là số bậc khai triển và O x là phần dư Peano
truyền từ S → Rn và
là d1 = d2 =
Rb → D
.
Hơn nữa,
2
trong khai triển Maclaurin [37].
chúng tôi giả sử xem xét mô hình suy hao đường truyền
đơn giản [37] và kênh truyền thực tế với
Như vậy, thay (15) vào (10), biểu thức dạng xấp xỉ của
tỉ lệ lỗi khối BLER ở khe thời gian đầu tiên như sau
−
D
SR = R D
=
với
là hệ số suy hao đường
= 3
b
2
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
56
Nguyễn Thị Yến Linh, Ngô Hoàng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo
P
truyền. Mặt khác, chúng tôi gọi
là SNR trung
=
N0
bình của nguồn phân bổ năng lượng với
là tổng năng
P
lượng được phân bổ. Do N0 là hằng số nên chúng ta có
thể hiểu rằng khi tăng SNR cũng có nghĩa là ta tăng công
suất phát của nguồn cung cấp năng lượng. Trong mô hình
này, chúng tôi giả sử hệ thống có phân bổ công suất đồng
đều cho các nút phát trong mỗi chặng, nghĩa là
P
.
P = P =
S
Rb
2
Đầu tiên, chúng tôi so sánh tỉ lệ lỗi khối BLER toàn trình
trong hai trường hợp sử dụng kỹ thuật giải mã và chuyển
tiếp cố định FDF và kỹ thuật giải mã và chuyển tiếp có
chọn lọc SDF. Tỉ lệ lỗi khối toàn trình BLER được khảo
sát như là một hàm của SNR trung bình
với giả sử cố
định số lượng nút chuyển tiếp N = 2 và số lượng anten tại
Hình 3 Ảnh hưởng chiều dài khối tin lên hiệu năng hệ thống
k
M =2
với
và
.
N = 2
M = 2
Tiếp theo, chúng tôi khảo sát tỉ lệ lỗi khối
là một
BLER
hàm theo độ dài khối tin
k
trung bình tăng lần lượt là 10, 15 và 20 dB. Các giá trị
của N = 2 và
được sử dụng để mô phỏng trong
M =2
hình này. Một lần nữa, các kết quả mô phỏng hoàn toàn
trùng khớp với các kết quả lý thuyết và xác minh được tính
đúng đắn trong phân tích lý thuyết của chúng tôi. Quan sát
dài khối tin
k
và SNR trung bình
thì hiệu năng hệ
thống sẽ được cải thiện đáng kể. Hơn nữa, chúng ta đang
khảo sát chế độ FBL với k 100 và dễ tính được giới hạn
của hàm BLER toàn trình khi k →+ là
. Điều này có nghĩa là chúng ta không
lim BLERe2e = 0
k→+
tìm được giá trị
k
tối ưu xác định nào hết và làm chúng ta
phải lưu ý rằng chiều dài khối tin vừa được đánh giá là
k
càng tăng càng tốt, trong khi mục tiêu của truyền thông gói
ngắn đó là độ dài khối càng ngắn thì độ trễ truyền sẽ được
giảm. Do đó, chúng ta phải cân nhắc trong cả hai tình
Hình 2 So sánh BLER giữa hai kỹ thuật SDF và FDF.
Dễ thấy, kết quả mô phỏng (Simulation) hoàn toàn trùng
khớp với kết quả lý thuyết (Analysis) và kết quả đường
xấp xỉ (Asymptotic) hội tụ với các giá trị đường lý thuyết
ở SNR trung bình cao, điều này chứng minh các kết quả
ra rằng tỉ lệ lỗi khối khi sử dụng kỹ thuật giải mã và chuyển
tiếp cố định FDF nhỏ hơn so với khi sử dụng kỹ thuật giải
mã và chuyển tiếp có chọn lọc SDF ở dải SNR trung bình
huống về ưu nhược điểm của việc tăng hoặc giảm
,
k
chúng ta sẽ chọn giá trị cụ thể phụ thuộc vào một yêu
k
cầu chất lượng dịch vụ cụ thể. Ví dụ, một dịch vụ thoại yêu
cầu tỉ lệ lỗi khối tối đa là 610−3 , thì giá trị của được
k
chọn ứng với từng trường hợp công suất phát 10, 15 và 20
dB là khoảng 1000, 400 và 200.
Tiếp theo, chúng tôi so sánh sự ảnh hưởng của số lượng
nút chuyển tiếp và số anten lên hiệu năng hệ thống
N
M
thấp. Hay nói cách khác, hiệu năng hệ thống khi sử
dụng kỹ thuật FDF tốt hơn so với kỹ thuật SDF ở dải giá
trị SNR trung bình thấp, cụ thể là dưới 10 dB như trong
giá trị của
và
cụ thể trong các trường hợp so sánh
N
M
như sau:
cao hơn
i) N =1 và
cho trường hợp N M
.
.
M =2
10 dB, hiệu suất hệ thống của hai kỹ thuật là như nhau.
Mặc dù, ở giá trị SNR trung bình cao, hiệu suất hệ thống
của hai kỹ thuật này tương đương nhau nhưng chúng ta
vẫn không thể phủ nhận rằng hiệu suất của kỹ thuật FDF
tốt hơn so với kỹ thuật SDF về tổng thể trong toàn dải SNR
ii) N =5 và M =3 cho trường hợp N M
iii) N = M =6 cho trường hợp N = M
.
Hình 4 cho chúng ta thấy rõ rằng tỉ lệ lỗi khối toàn trình
sẽ gần bằng với tổng tỉ lệ lỗi khối của cả hai chặng trong
trung bình . Do đó, chúng tôi sẽ sử dụng kỹ thuật FDF
trường hợp ii) và iii) tương ứng với N M và N = M
Tuy nhiên, trong trường hợp i) với N M , tỉ lệ lỗi khối
toàn trình chỉ gần bằng tỉ lệ lỗi khối chặng 1 từ S → Rn
Điều này có nghĩa là với số lượng và cho trước với
.
để mô phỏng cho tất cả các khảo sát tiếp theo.
.
N
M
N M , chúng ta chỉ cần thực hiện tính toán tỉ lệ lỗi khối
chặng 1 là có thể ước lượng được hiệu năng toàn hệ thống.
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
57
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CHUYỂN TIẾP TỪNG PHẦN VỚI ĐA ANTEN THU TRONG TRUYỀN THÔ NG GÓ I TIN
NGẮN
Đóng góp này có thể giúp chúng ta giảm thiểu được khối
lượng tính toán phức tạp của thông số tỉ lệ lỗi khối trong
chặng 2 từ Rb → Dm trong trường hợp triển khai thực tế
đã có sẵn số lượng
ta cũng thấy được tầm quan trọng của số lượng nút chuyển
tiếp và số lượng anten trong triển khai thiết kế hệ thống.
và
với N M. Qua đó, chúng
M
N
Hình 6 Ảnh hưởng của số lượng nút chuyển tiếp
lên hiệu
N
năng hệ thống với
.
M = 3
số lượng anten tại máy thu với giả sử cố định số lượng
M
nút chuyển tiếp
N = 2
BLER giảm khi tăng SNR trung bình
. Ảnh hưởng đối
với các giá trị của anten tại máy thu: i) khi
thì
M
M 3
Hình 4 So sánh sự ảnh hưởng của số lượng nút chuyển tiếp
N
BLER giảm đáng kể hay nói cách khác là hiệu năng hệ
thống được cải thiện đáng kể; ii) trong khi M 3 thì
BLER vẫn duy trì một mức giá trị không đổi. Mặt khác,
trong thiết kế và triển khai hệ thống, đương nhiên là chúng
ta sẽ mong muốn triển khai hệ thống sao cho hiệu năng tốt
nhất mà lại ít thiết bị nhất có thể để tiết kiệm chi phí. Do
và số anten
lên hiệu năng hệ thống.
M
lẻ mức độ ảnh hưởng của số lượng anten tại máy thu
M
và số lượng nút chuyển tiếp
lên hiệu năng hệ thống.
N
Mục tiêu là tìm ra thống số thiết kế tối ưu cho
và
.
M
N
Một cách khách quan, trong cả hai hình, các kết quả lý
thuyết hoàn toàn trùng khớp với kết quả mô phỏng. Điều
này một lần nữa cho thấy các biểu thức phân tích của
đó trong trường hợp này,
là thông số thiết kế tối ưu
M =3
nhất của số lượng anten tại máy thu đảm bảo được hai tiêu
chí đã được đề cập là tối ưu hiệu năng và tiết kiệm chi phí
triển khai nhất có thể.
hàm theo số lượng nút chuyển tiếp
với giả sử cố định
N
số lượng anten tại máy thu. Chúng tôi sẽ sử dụng giá trị tối
M =3
kế thông số hệ thống. Suy luận một cách tương tự, chúng
ta cũng có: i) với thì hiệu năng hệ thống được cải
N 4
thiện đáng kể; ii) với
Khi đó, giá trị số lượng nút chuyển tiếp
, BLER không còn giảm nữa.
N 4
sẽ được
N = 4
chọn làm giá trị tối ưu cho các thiết kế hệ thống.
N = 4
Cuối cùng, chúng tôi sử dụng các giá trị tối ưu
và
M =3
sát hiệu năng hệ thống. Và cũng như đã đề cập, giá trị của
chiều dài khối
k
chỉ được chọn cụ thể phù hợp với một
sát tỉ lệ lỗi khối BLER là một hàm theo SNR trung bình
ba trường hợp tượng trưng điển hình của là k = 256
k =1024
k
,
Hình 5 Ảnh hưởng của số lượng anten
lên hiệu năng hệ
M
k = 512
và
rằng các đường phân tích lý thuyết bao gồm cả đường
dạng chính xác và dạng xấp xỉ đều hoàn toàn khớp
thống với
.
N = 2
BLER
với các kết quả mô phỏng. Hơn nữa, đường xấp xỉ hội tụ
với đường phân tích lý thuyết và đường mô phỏng ở dải
công suất phát cao cũng cho thấy rằng các giá trị của tỉ lệ
lỗi khối luôn đạt giá trị nhỏ hơn hoặc bằng giá trị đường
xấp xỉ này cho dù có tăng SNR trung bình thế nào đi chăng
nữa. Ngoài ra, cũng dễ thấy rằng khi SNR trung bình
càng tăng thì BLER càng giảm trong tất cả các trường hợp
của k, kết hợp với phân tích đường xấp xỉ vừa rồi, chúng
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
58
Nguyễn Thị Yến Linh, Ngô Hoàng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo
ta có thể kết luận rằng hiệu năng hệ thống luôn luôn được
LỜI CẢM ƠN
cải thiện khi chúng ta càng tăng SNR trung bình và luôn
không vượt quá giá trị của đường giới hạn trên (đường xấp
xỉ). Điều này đúng như chúng ta mong đợi. Mặc dù tăng
công suất phát làm cho hiệu năng hệ thống được cải thiện
nhưng chúng ta cũng không nên lạm dụng tăng công suất
phát quá lớn sẽ có thể ảnh hưởng can nhiễu lớn lên các
người dùng khác của hệ thống.
Nghiên cứu này được hỗ trợ bởi các nghiên cứu viên
tại Phòng thí nghiệm thông tin vô tuyến và được tài trợ bởi
Học Viện Công nghệ Bưu Chính Viễn Thông dưới mã số
07-HV-2020-RD_CB2.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]
P. Nouri, Hirley Alves, and Matti Latva-aho.,
"On the performance of ultra-reliable decode and
forward relaying under the finite blocklength,"
presented at the 2017 European Conference on
Networks and Communications (EuCNC), 2017.
[2]
Petar Popovski, Cedomir Stefanovi, Jimmy J.
Nielsen, Elisabeth de Carvalho, Marko
Angjelichinoski, Kasper F. Trillingsgaard, and
Alexandru-Sabin Bana, "Wireless access for
ultra-reliable
low-latency
communication:
Principles and building blocks," IEEE Network
vol. 32, no. 2, pp. 16-23, 2018.
[3]
[4]
Luigi Atzori, Antonio Iera, Giacomo Morabito,
"The internet of things: A survey," Computer
networks, vol. 54, no. 15, pp. 2787-2805, 2010.
E. Dahlman, Gunnar Mildh, Stefan Parkvall,
Janne Peisa, Joachim Sachs, Yngve Selén, and
Johan Sköld, "5G wireless access: requirements
and realization," IEEE Communications
Magazine vol. 52, no. 12, pp. 42-47, 2014.
Hình 7 Ảnh hưởng của giá trị SNR trung bình lên hiệu năng
hệ thống với
và
.
N = 4
M = 3
V. KẾT LUẬN
[5]
[6]
S. C. a. J. Zhao, "The requirements, challenges,
and technologies for 5G of terrestrial mobile
telecommunication," IEEE Communications
Magazine, vol. 52, no. 5, pp. 36-43, 2014.
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất mô hình mạng giải
mã chuyển tiếp DF hai chặng kết hợp sử dụng kỹ thuật
PRS cho đa nút chuyển tiếp và kỹ thuật MRC cho đa anten
được thiết kế tại nút đích. Đặc biệt, chúng tôi tìm ra được
các biểu thức tỉ lệ lỗi khối dạng chính xác và xấp xỉ qua
kênh truyền fading Rayleigh và sử dụng mô phỏng Monte
Carlo để kiểm chứng tính chính xác của mô hình đề xuất.
Các kết luận chính của hệ thống như sau
K. Begum, and Sunanda Dixit, "Industrial WSN
using IoT: A survey," in 2016 International
Conference on Electrical, Electronics, and
Optimization Techniques (ICEEOT), 2016:
IEEE.
i) Với cùng một công suất nguồn phát thì hiệu năng hệ
thống của FDF bằng với SDF ở giá trị SNR trung bình
cao, trong khi với dải SNR trung bình thấp thì hiệu
năng hệ thống của FDF tốt hơn hệ thống áp dụng kỹ
thuật SDF.
[7]
[8]
[9]
A. Botta, et al., "Integration of cloud computing
and internet of things: a survey," Future
generation computer systems vol. 56, pp. 684-
700, 2016.
ii) Giá trị tối ưu của số lượng nút chuyển tiếp và số lượng
anten tại máy thu tương ứng là 4 và 3 cho thiết kế hệ
thống mô hình mà chúng tôi đề xuất. Ngoài ra, giả sử
trong trường hợp triển khai thực tế đã có sẵn số lượng
N M
Y. Polyanskiy, H. V. Poor, and S. Verdú,
"Channel coding rate in the finite blocklength
regime," IEEE Transactions on Information
Theory, vol. 56, no. 5, p. 2307, 2010.
và
với
, chúng ta sẽ giảm thiểu được
N
M
B. Makki, T. Svensson, and M. Zorzi, "Finite
block-length analysis of the incremental
khối lượng tính toán phức tạp của thông số tỉ lệ lỗi khối
toàn trình. Tỉ lệ lỗi khối toàn trình trong trường hợp
này sẽ gần bằng giá trị tỉ lệ lỗi khối của chặng truyền
redundancy
HARQ,"
IEEE
Wireless
Communications Letters, vol. 3, no. 5, pp. 529-
532, 2014.
có chứa
nút chuyển tiếp.
N
k
iii) Đối với chiều dài khối tin , chúng ta chỉ xác định
k
[10]
[11]
W. Yang, G. Durisi, T. Koch, and Y. Polyanskiy,
"Quasi-static multiple-antenna fading channels at
finite blocklength," IEEE Transactions on
Information Theory, vol. 60, no. 7, pp. 4232-
4265, 2014.
được
cụ thể trong một trường hợp yêu cầu chất
lượng dịch vụ cụ thể.
iv) Cuối cùng là khi càng tăng
thì hiệu năng hệ thống
càng được cải thiện đúng như mong đợi. Tuy nhiên,
chúng ta cũng không nên lạm dụng tăng công suất phát
quá lớn sẽ có thể ảnh hưởng can nhiễu lớn lên các
người dùng khác của hệ thống.
A. Nosratinia, Todd E. Hunter, and Ahmadreza
Hedayat., "Cooperative communication in
wireless networks," IEEE communications
Magazine, vol. 42, no. 10, pp. 74-80, 2004.
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
59
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CHUYỂN TIẾP TỪNG PHẦN VỚI ĐA ANTEN THU TRONG TRUYỀN THÔ NG GÓ I TIN
NGẮN
[12]
P. Zhang, et al, "Cooperative localization in 5G
networks: A survey," Ict Express vol. 3, no. 1, pp.
27-32, 2017.
Communication, Control and Automation (3CA),
2010, vol. 1, pp. 22-25: IEEE.
[23]
T. D. Hieu, T. T. Duy, and S. G. Choi,
"Performance evaluation of relay selection
schemes in beacon-assisted dual-hop cognitive
radio wireless sensor networks under impact of
hardware noises," Sensors, vol. 18, no. 6, p. 1843,
2018.
[13]
E. Ahmed, and Hamid Gharavi, "Cooperative
vehicular networking:
A
survey," IEEE
Transactions on Intelligent Transportation
Systems, vol. 19, no. 3, pp. 996-1014, 2018.
[14]
[15]
K. Cichoń, Adrian Kliks, and Hanna Bogucka,
"Energy-efficient cooperative spectrum sensing:
A survey," IEEE Communications Surveys &
Tutorials vol. 18, no. 3, pp. 1861-1886, 2016.
[24]
[25]
Y. Hu, James Gross, and Anke Schmeink, "On
the Performance Advantage of Relaying Under
the Finite Blocklength Regime," IEEE
Communications Letters vol. 19, no. 5, pp. 779-
782, 2015.
S. Dang, et al., "OFDM-IM based dual-hop
system using fixed-gain amplify-and-forward
relay with pre-processing capability," IEEE
Transactions on Wireless Communications, vol.
18, no. 4, pp. 2259-2270, 2019.
V. N. Swamy, Sahaana Suri, Paul Rigge,
Matthew Weiner, Gireeja Ranade, Anant Sahai
and
Borivoje
Nikoli,
"Cooperative
communication for high-reliability low-latency
wireless control," presented at the 2015 IEEE
International Conference on Communications
(ICC), 2015.
[16]
Nhu Tri Do, Daniel Benevides da Costa, Trung
Q. Duong, Vo Nguyen Quoc Bao, and Beongku
An, "Opportunistic scheduling for fixed-gain
amplify-and-forward-based multiuser multirelay
SWIPT cooperative networks," presented at the
2017 International Conference on Recent
[26]
Y. Hu, Anke Schmeink, and James Gross,
"Blocklength-limited performance of relaying
under quasi-static Rayleigh channels," IEEE
Transactions on Wireless Communications vol.
15, no. 7, pp. 4548-4558, 2016.
Advances
in
Signal
&
Processing,
Computing
Telecommunications
(SigTelCom), 2017.
[17]
[18]
[19]
T. Q. Duong, Daniel Benevides da Costa, Maged
Elkashlan, and Vo Nguyen Quoc Bao, "Cognitive
amplify-and-forward relay networks over
Nakagami-m fading," IEEE Transactions on
Vehicular Technology vol. 61, no. 5, pp. 2368-
2374, 2012.
[27]
[28]
Y. Gu, H. Chen, Y. Li, L. Song, and B. Vucetic,
"Short-Packet Two-Way Amplify-and-Forward
Relaying," IEEE Signal Processing Letters, vol.
25, no. 2, pp. 263-267, 2018.
O. L. A. López, R. D. Souza, H. Alves, and E. M.
G. Fernández, "Ultra reliable short message
relaying with wireless power transfer," in 2017
Dac-Binh Ha, Tung Thanh Vu, Tran Trung Duy,
and Vo Nguyen Quoc Bao, "Secure cognitive
reactive decode-and-forward relay networks:
With and without eavesdropper," Wireless
Personal Communications vol. 85, no. 4, pp.
2619-2641, 2015.
IEEE
International
Conference
on
Communications (ICC), 2017, pp. 1-6: IEEE.
[29]
[30]
[31]
[32]
V. N. Q. Bao, D. H. Bac, L. Q. Cuong, L. Q. Phu,
and T. D. Thuan, "Performance analysis of partial
relay selection with multi-antenna destination
cooperation," presented at the ICTC 2011, 2011,
September.
N. A. Tuan, Vo Nguyen Quoc Bao, and Truong
Trung Kien, "Performance Analysis of Energy
Harvesting Two-Way Decode-and-Forward
Relay Networks with Power Beacon over
Nakagami-m Fading Channels," presented at the
2018 International Conference on Advanced
Technologies for Communications (ATC), 2018.
Ioannis Krikidis, John Thompson, Steve
McLaughlin, and Norbert Goertz, "Amplify-and-
forward with partial relay selection," IEEE
Communications letters, vol. 12, no. 4, pp. 235-
237, 2008.
[20]
[21]
Y. Lu, and Wai Ho Mow, "Low-complexity
Detection and Performance Analysis for Decode-
and-forward Relay Networks," presented at the
V. N. Q. Bao and H. Y. Kon, "Diversity order
analysis of dual-hop relaying with partial relay
selection,"
IEICE
transactions
on
ICASSP
2019-2019
IEEE
International
communications, vol. 92, no. 12, pp. 3942-3946,
2009.
Conference on Acoustics, Speech and Signal
Processing (ICASSP), 2019.
W. Yang, G. Durisi, T. Koch, and Y. Polyanskiy,
"Quasi-static multipleantenna fading channels at
finite blocklength," IEEE Transactions on
Information Theory, vol. 60, no. 7, p. 4232, 2014.
B. An, Tran Trung Duy, and Hyung-Yun Kong,
"A cooperative transmission strategy using
entropy-based relay selection in mobile ad-hoc
wireless sensor networks with Rayleigh fading
environments," KSII Transactions on Internet
and Information Systems (TIIS), vol. 3, no. 2, pp.
147-162, 2009.
[33]
[34]
I. S. Gradshteyn, and I. M. Ryzhik, Table of
Integrals, Series, and Products, 7th ed. 2007.
B. Makki, T. Svensson, and Z. Michele, "Finite
Block-Length Analysis of the Incremental
Redundancy HARQ," IEEE Wireless Commun.
Lett., vol. 3, no. 5, pp. 529-532, Oct. 2014.
[22]
B. An and T. T. Duy, "A cooperative routing in
mobile ad-hoc wireless sensor networks with
Rayleigh fading environments," in 2010
International
Symposium
on
Computer,
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
60
Nguyễn Thị Yến Linh, Ngô Hoàng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo
[35]
Yuehua Yu, He Chen , Yonghui Li, Zhiguo Ding
, and Branka Vucetic, "On the Performance of
Non-Orthogonal Multiple Access in Short-Packet
gồm: vô tuyến nhận thức, truyền thông hợp tác, đa truy
nhập không trực giao và truyền thông gói tin ngắn.
Communications,"
IEEE
Communications
Letters, vol. 22, no. 3, pp. 590-593, 2018.
Võ Nguyễn Quốc Bảo tốt nghiệp
Tiến sĩ chuyên ngành vô tuyến tại
Đại học Ulsan, Hàn Quốc vào năm
[36]
[37]
G. Strang and E. P. Herman, "Calculus: Volume
1 OpenStax," 2018.
2010. Hiện nay, TS. Bảo là phó
A. Goldsmith, Wireless communications
(Copyright by Cambridge University Press).
Stanford University, 2005.
giáo sư của Bộ Môn Vô Tuyến,
Khoa Viễn Thông 2, Học Viện
Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông
Cơ Sở Thành Phố Hồ Chí Minh và
đồng thời là giám đốc của phòng thí
[38]
V. N. Q. Bao, Mô phỏng hệ thống truyền thông.
Hà Nội: Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật, p.
267.
nghiệm nghiên cứu vô tuyến (WCOMM). TS. Bảo hiện là
thành viên chủ chốt (senior member) của IEEE và là tổng
biên tập kỹ thuật của tạp chí REV Journal on Electronics
and Communication. TS. Bảo đồng thời là biên tập viên
(editor) của nhiều tạp chí khoa học chuyên ngành uy tín
trong và ngoài nước, ví dụ: Transactions on Emerging
Telecommunications Technologies (Wiley ETT), VNU
Journal of Computer Science and Communication
Engineering. TS. Bảo đã tham gia tổ chức nhiều hội nghị
quốc gia và quốc tế, ví dụ: ATC (2013, 2014),
NAFOSTED-NICS (2014, 2015, 2016), REV-ECIT 2015,
ComManTel (2014, 2015), và SigComTel 2017. Hướng
nghiên cứu hiện tại đang quan tâm bao gồm: vô tuyến nhận
thức, truyền thông hợp tác, truyền song công, bảo mật lớp
vật lý và thu thập năng lượng vô tuyến.
BLOCK ERROR RATE ANALYSIS OF
DUAL-HOP NETWORK WITH
MULTIPLE RELAYS AND MULTIPLE
RECEIVED ANTENNAS UNDER SHORT
PACKET COMMUNICATIONS
Abstract— This research investigates the effect of dual-
hop decode-and-forward (DF) relay networks with a
partial relay selection (PRS) strategy and maximal ratio
combining (MRC) protocol under short packet
communications, where the destination’s M-antenna is
designed. For performance evaluation and comparison, we
derive the exact and asymptotic closed-form expressions
of block error rate (BLER) over Rayleigh fading channel.
Eventually, we perform Monte Carlo simulations to verify
our theoretical results and figure out the optimal value of
relay numbers and antenna numbers as well as
demonstrate the advantages of our proposed system
model.
Keywords—Block error rate, dual-hop network,
partial relay selection, maximal ratio combining, short
packet communications.
Nguyễn Thị Yến Linh hiện đang
là giảng viên thuộc Khoa Cơ Bản 2,
Học Viện Công Nghệ Bưu Chính
Viễn Thông Cơ Sở Thành Phố Hồ
Chí Minh, nhận bằng Thạc sĩ vào
năm 2008 tại Trường Khoa Học Tự
Nhiên TP. HCM. Hiện nay, ThS
Linh tham gia nhóm nghiên cứu tại
phòng thí nghiệm thông tin vô
tuyến (WCOMM). Hướng nghiên cứu chính như: Mạng
ngẫu nhiên, thu thập năng lượng vô tuyến, bảo mật lớp vật
lý.
Ngô Hoàng Tú tốt nghiệp kỹ sư
chuyên ngành Truyền thông và
mạng máy tính tại Đại học Giao
Thông Vận Tải thành phố Hồ Chí
Minh vào năm 2020. Hiện nay, Ngô
Hoàng Tú đang là giảng viên của bộ
môn Kỹ thuật máy tính, Khoa Công
nghệ thông tin, trường Đại học
Giao Thông Vận Tải thành phố Hồ
Chí Minh. Hướng nghiên cứu hiện tại đang quan tâm bao
SOÁ 04A (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
61
9 trang
13720
Free
Bạn đang xem tài liệu "Đánh giá hiệu năng mạng chuyển tiếp từng phần với đa anten thu trong truyền thông gói tin ngắn", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- danh_gia_hieu_nang_mang_chuyen_tiep_tung_phan_voi_da_anten_t.pdf
