Mạng chuyển tiếp đa chặng dạng nền trong truyền thông gói tin ngắn: Đánh giá tỷ lệ lỗi khối
Võ Nguyễn Quốc Bảo & Trần Thiên Thanh
MẠNG CHUYỂN TIẾP ĐA CHẶNG DẠNG
NỀN TRONG TRUYỀN THÔ NG GÓ I TIN
NGẮN: ĐÁNH GIÁ TỶ LỆ LỖI KHỐI
Võ Nguyễn Quốc Bảo*, Trần Thiên Thanh#
* Học Viện Cô ng Nghệ Bưu Chính Viễn Thô ng
# Trường Đại học Giao Thô ng Vận Tải thành phố Hồ Chí Minh
1Tóm tắt- Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất mô hình
mạng chuyển tiếp đa chặng thứ cấp vô tuyến nhận thức
dạng nền hoạt động trong mạng 5G đáp ứng dịch vụ truyền
thông gói tin ngắn với độ tin cậy cao. Chúng tôi cũng đề
xuất phương pháp đánh giá tỷ lệ lỗi khối toàn trình của hệ
thống ở kênh truyền fading Rayleigh trong hai trường hợp:
hoạt động ở vùng tỷ lệ nhiễu thấp và ở vùng tỷ lệ nhiễu
cao. Kết quả mô phỏng Monte Carlo xác nhận tính đúng
đắn của phương pháp phân tích đề xuất và chỉ ra rằng hiệu
năng của hệ thống ở vùng tỷ lệ nhiễu thấp sẽ được quyết
định bởi tỷ công suất phát tối đa của máy phát và ở vùng
tỷ lệ nhiễu cao sẽ quyết định bởi ngưỡng can nhiễu chịu
đựng tối đa của mạng sơ cấp.
Tuy nhiên, chưa có một nghiên cứu đầy đủ nào về truyền
thông gói tin ngắn của mạng chuyển tiếp đa chặng của
mạng thứ cấp dạng nền hoạt động trên kênh truyền fading
Rayleigh.
Trong bài báo này, chúng tôi tập trung vào tìm hiểu đặc
tính của mạng truyền thông đa chặng dạng nền trong truyền
thông gói tin ngắn. Bài báo bao gồm ba đóng góp chính là:
i) Đề xuất mô hình hoạt động của hệ thống ii) Đánh giá
hiệu năng chính của hệ thống ở kênh truyền fading
Rayleigh thông qua các tham số hiệu năng chính và iii) Xây
dựng chương trình Matlab để kiểm chứng các phân tích lý
thuyết và khảo sát đặc tính của hệ thống.
Phần còn lại của bài báo được trình bày như sau. Phần II
sẽ trình bày mô hình của hệ thống đề xuất. Phần III sẽ đề
xuất phương pháp phân tích hiệu năng của hệ thống dưới
dạng tỷ lệ lỗi khối. Trong Phần IV, chúng tôi sẽ tiến hành
mô phỏng Monte-Carlo để kiểm chứng lại các kết quả lý
thuyết trong phần III và khảo sát đặc tính của hệ thống đề
xuất. Cuối cùng là phần kết luận của bài báo.
Từ khóa- đa chặng, vô tuyến nhận thức, kênh truyền
fading Rayleigh, truyền thông gói tin ngắn, tỷ lệ lỗi khối.
I. GIỚI THIỆU
Truyền thông đa chặng là một trong những kỹ thuật cơ
bản để mở rộng vùng phủ sóng của hệ thống thông tin vô
tuyến nhưng không tăng can nhiễu cho hệ thống khác.
Truyền thông đa chặng đã được áp dụng trong nhiều thế hệ
thông tin vô tuyến hiện nay như 4G và 5G [1-4].
II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG
Để tăng hiệu suất sử dụng phổ tần trong bối cảnh tài
nguyên phổ tần giới hạn, vô tuyến nhận thức là một giải
pháp hiệu quả [5-7]. Trong 3 phương thức vô tuyến nhận
thức, vô tuyến nhận thức dạng nền (Underlay approach) là
một phương thức có tính thực tế cao và hiệu quả khi cho
phép các mạng thứ cấp (secondary network) truyền song
song với mạng sơ cấp (primary network) mà không làm
ảnh hưởng đến chất lượng của hệ thống sơ cấp [8]. Hiệu
năng và đặc tính của mạng đa chặng thứ cấp dạng nền đã
được trong môi trường thực tế đã được nghiên cứu kỹ do
Bảo và cộng sự ở các bài báo [9-20].
Hình1: Mô hình mạng chuyển tiếp đa chặng dạng nền trong
truyền thông gói tin ngắn.
Trong hệ thống thông tin di động 5G, để phục vụ cho các
kết nối máy-máy, ví dụ như xe tự hành, đòi hỏi độ trễ thấp
và độ tin cậy cao, dẫn đến yêu cầu gói tin phải ngắn [21-
25]. Chiều dài gói tin ngắn dẫn đến việc thiết kế và các đặc
tính của mạng thay đổi hoàn toàn, kể cả mạng truyền thông
đa chặng dạng nền.
Xem xét một hệ thống vô tuyến nhận thức bao gồm
mạng sơ cấp, ký hiệu là PU, và một mạng thứ cấp (ký hiệu
là SU). Mạng sơ cấp bao gồm máy phát sơ cấp (PU-Tx) và
máy thu sơ cấp (PU-Rx). Mạng thứ cấp là mạng đa chặng
với chặng chuyển tiếp thông tin từ nút nguồn (ký hiệu là
K
T
0 ) đến nút đích (ký hiệu là TK ) thông qua
nút
K −1
chuyển tiếp ký hiệu từ
T
đến TK −1 .
1
Cho đến nay, đã có một số nghiên cứu và phân tích về
truyền thông chuyển tiếp gói tin ngắn, ví dụ như: [25, 26].
Tác giả liên hệ: Võ Nguyễn Quốc Bảo
Email: [email protected]du.vn
Đến tòa soạn:10/2020, chỉnh sửa: 11/2020, chấp nhận đăng: 12/2020
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
69
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CHUYỂN TIẾP ĐA CHẶNG TRONG TRUYỀN THÔ NG SỬ DỤNG GÓ I TIN NGẮN
Mạng thứ cấp hoạt động dựa trên chế độ dạng nền,
nghĩa là các máy phát của mạng thứ cấp phải điều chỉnh
công suất phát để không gây quá can nhiễu (ngưỡng chịu
đựng can nhiễu của máy thu) của mạng sơ cấp. Quá trình
truyền thông tin gói tin ngắn giữa nút nguồn và nút đích
trong mạng thứ cấp diễn ra trong K khe thời gian trực giao.
Chúng ta cũng giả sử rằng các nút mạng đều được trang bị
đơn anten và hoạt động ở chế độ đơn công.
và
k
f ( ) =
(7)
( +k )2
k
Ip
h,k
với
.
k =
N0 f ,k
Ở đây, chúng ta xem xét truyền gói tin ngắn và mỗi khối
Xét xét chặng thứ
kênh truyền của kênh truyền từ
k−1 → PU-RX . Gọi là công suất phát của chặng thứ
, ta có trong chế độ phát dạng nền như sau [16, 27]:
k
, gọi hk và fk lần lượt là hệ số
truyền có chiều dài là m (channel use). Khi m có giá trị đủ
lớn, ví dụ
, chúng ta có thể xấp xỉ BLERk như sau
m 100
T
k−1 →T và
k
[32]
T
P
k
k
P
k
C(k ) − r
V(k ) / m
(8)
BLERk E
Q
k
Ip
fk
2
P = min P ,
(1)
k
m
với C(k ) và V(k ) lần lượt là dung lượng Shannon của
kênh truyền và là hàm tính toán sự méo dạng kênh truyền
theo tỷ số tín hiệu trên nhiễu, cụ thể
với Pm là công suất phát lớn nhất của các nút phát thứ cấp
và là mức độ can nhiễu tối đa mà mạng sơ cấp chịu dựng
Ip
được.
C(k ) = log2 (1+k )
,
(9)
1
(1+k )2
2
Khi các nút chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật giải mã và
chuyển tiếp cố định, chúng ta có tỷ số tín hiệu trên nhiễu
tương đương của hệ thống là [28-30]
V( ) = 1−
log e
.
(10)
(
)
k
2
Khi nút nguồn (
T
0 ) truyền
bit thông tin tới nút đích (
T
K ) qua K khe thời gian trực giao, chúng ta có tốc độ lỗi
e2e = mink k
III. TỶ LỆ LỖI KHỐI
.
(2)
khối tương đương của hệ thống
K
chặng là
m K
K
m
r =
=
.
Kết hợp (8), (9), và (10), ta có
Giả sử rằng các chặng là độc lập thống kê với nhau, ta
có tỷ lệ lỗi bit toàn trình của hệ thống như sau [16]:
C(k ) − r
V(k ) / m
K
K
. (11)
k
BLER Q
f ( )d
k
k
k
BLERe2e
=
BLER
(1−2BLER )
u
v
0
u=1
v=u+1
(3)
K
Tích phân ở (11) không tồn tại dạng đóng do sự phức
1
2
=
1− (1−2BLER )
tạp của hàm Q(.) và đối số. Để tính toán (11), chúng ta sử
dụng xấp xỉ của hàm Q(.), cụ thể chúng ta biểu diễn hàm
Q(.) lại như sau [33]:
k
k=1
với BLERk là tỷ lệ lỗi bit trung bình của chặng thứ k.
1,
k 1
Ở đây, chúng ta xem xét hai trường hợp thực tế, cụ thể
Ip
fk
Ip
fk
C(k )−r
V(k ) / m
1
là
P
và
P
. Sau đây, chúng ta sẽ xem xét
2
Q
− m(AB −), 1 k 2
m
m
2
2
0,
k 2
(12)
lần lượt hai trường hợp.
A. Trường hợp 1
1
1
= 2r −1
L = −
=
với
,
,
, và
2 22r −1
Ip
2 m
Khi
P
, dẫn đến công suất phát ở chặng thứ k
2
m
1
fk
H = +
.
là
2 m
Thay thế (12) vào (11), chúng ta có [26]
Ip
fk
Ip
fk
P = min P ,
.
2
(4)
là
k
m
2
H
.
(13)
BLERk m F (k )dk
k
Ta có tỷ số tín hiệu trên nhiễu của chặng thứ
k
L
Thay thế (6) vào (13) và thực hiện tích phân, ta có [34]
2
2
Ip
P hk
hk
fk
k
k =
=
.
(5)
H
2
N0
N0
BLERk m
d
+k
L
Ở kênh truyền Rayleigh fading, hàm CDF và PDF của
k là phân số của hai biến ngẫu nhiên hàm mũ lần lượt là
.(14)
H +k
L +k
= m − − log
[31]
H
L
k
F ( ) =
(6)
k
+k
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
70
Võ Nguyễn Quốc Bảo & Trần Thiên Thanh
K
H +k
L +k
1
2
(15)
BLERe2e
=
1−
1− 2 m − − log
H
L
k
k=1
K
H
k
L
k
1
(22)
BLERe2e
=
1−
1−2 m − + exp −
−exp −
k
H
L
2
k=1
K
Ip
H +k
L +k
m − − log
, P
m
H
L
k
2
2
k=1
fk
Ip
fk
BLERe2e
H 2 − L
K
2
m
,
P
m
k
2
k=1
(25)
H
Cuối cùng, thay thế (14) vào (3), ta cuối cùng có được
dạng đóng tỷ lệ lỗi khối hệ thống của Trường hợp 1 là như
(15).
BLERk m F (k )dk
k
L
H
k
Ở vùng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu cao, khi đó BLERk
= m 1−exp −
d
L
, ta có thể xấp xỉ (15) như sau [16]:
H
k
L
k
K
= m − + exp −
−exp −
k
H
L
BLERe2e
=
BLER
k
k=1
.(16)
(21)
K
H +k
L +k
Chúng ta thực hiện thay thế (21) vào (3), chúng ta cuối
cùng có được dạng đóng của tỷ lệ lỗi khối của hệ thống
trong Trường hợp 2 là như (22). Ở vùng tỷ lệ tín hiệu trên
m − − log
H
L
k
k=1
B. Trường hợp 2
nhiễu cao,
BLERk
1
, ta có thể xấp xỉ (22) là tổng tỷ lệ
lỗi khối của tất cả các chặng như sau:
Ip
Khi
P
, (4) dẫn đến
2
m
K
fk
BLERe2e
BER
,
k
(22)
k=1
Ip
fk
trong đó BERk có thể được xấp xỉ bằng cách sử dụng tính
.
(17)
P = min P ,
P
k
m
m
2
x
a
−
x
chất xấp xỉ của hàm mũ, cụ thể
, chúng ta viết
1−e a
Từ (17), chúng ta có tỷ số tín hiệu trên nhiễu của chặng thứ
là
lại (21) như sau:
k
H
2
2
P hk
P hk
k
m
BLERk = m
d
k =
.
(18)
k
L
N0
N0
.
(23)
H 2 − L
2
Quan sát dạng của (18), chúng ta thấy rằng tỷ số tín hiệu
m
k
=
trên nhiễu của chặng k sẽ là hệ thống truyền thông không
vô tuyến nhận thức. Ở kênh truyền Rayleigh fading, hàm
CDF và PDF của k trong Trường hợp 2 lần lượt là
2
Thay thế (23) vào (3), ta có dạng xấp xỉ đơn giả cho như
sau:
k
H 2 − L
2
K
m
k
F () =1−exp −
(19)
(20)
k
BLERe2e
.
(24)
2
k=1
và
Kết hợp (16) và (24), ta viết lại công thức dạng đóng
tổng quát cho BLERe2e trong cả hai trường hợp như (25).
1
k
f () = exp −
k
k
V. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
P h,k
m
Trong phần này, chúng tôi sẽ tiến hành mô phỏng để khảo
sát đặt tính của mô hình đề xuất và kiểm chứng các kết
quả phân tích ở trên. Chúng ta xem xét mô hình truyền đa
chặng tuyến tính nghĩa là các nút mạng bao gồm nút
nguồn, nút đích và các nút chuyển tiếp được đặt trên một
với k =
.
N0
Sử dụng phương pháp tương tự như Trường hợp 1,
chúng ta thay thế (19) vào (13) và thực hiện tích phân, ta
có kết quả như sau
đường thẳng với tọa độ nút nguồn là (0,0), tọa độ nút đích
k
K
,0
là (1,0) và tọa độ các nút chuyển tiếp thứ k là
.
Chúng ta cũng giả sử rằng tọa độ của nút nghe lén là
E(xE , yE )
.
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
71
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CHUYỂN TIẾP ĐA CHẶNG TRONG TRUYỀN THÔ NG SỬ DỤNG GÓ I TIN NGẮN
Để tích hợp hiệu ứng suy hao đường truyền vào mô hình
xem xét, chúng ta sử dụng mô hình suy hao đường truyền
pháp
phân
tích
đề
xuất
là
đúng
đắn.
−
d0
XY = L
đơn giản nghĩa là
với L0 và d0 là hệ
0
dXY
số điều chỉnh mô hình, dXY là khoảng cách giữa
X →Y
và là hệ số suy hao đường truyền. Các tham số hệ thống
mô phỏng là cho trong Bảng 1 sau ngoại trừ các thay đổi
cụ thể cho từng trường hợp cụ thể.
Bảng 1: Thông số mô phỏng.
TT
1
Tham số
Giá trị
256
256
1
Ghi chú
2
m
L0
3
Hình 3: Ảnh hưởng của số chặng lên tỷ lệ lỗi khối của hệ thống.
4
3
Có thể thay đổi từ
2 đến 6 tùy theo
Hình 2.5 cho chúng ta thấy ảnh hưởng của số chặng lên tỷ
lệ lỗi khối của truyền thông gói tin ngắn. Chúng ta xem xét
3 trường hợp, 1 chặng, 2 chặng và 3 chặng. Lưu ý rằng
trường hợp 1 chặng nghĩa là trường hợp hệ thống truyền
điểm nối điểm là trường hợp chúng ta có thể xem là tham
chiếu khi muốn so sánh với hệ thống truyền đa chặng. Kết
quả trong Hình 2.5 chỉ ra rằng tăng số chặng sẽ không luôn
luôn cải thiện tỷ lệ lỗi khối của hệ thống. Cụ thể trong 3
trường hợp xem xét, tỷ lệ lỗi khối tốt nhất cho trường hợp
2 chặng, tiếp theo đến 1 chặng và xấu nhất là trường hợp
3 chặng. Quan sát này dẫn đến một bài toán tối ưu mới mà
cần phải xem xét là số chặng tối ưu của hệ thống.
môi
truyền
trường
5
1
Là giá trị chuẩn
hóa nhầm mục
đích kiểm chứng
tính đúng đắn của
kết quả phân tích.
Trong thực tế có
thể là từ -90 dBm
đến -60 dBm
N0
6
10
Đơn vị: dB
Ip
N0
7
8
K
2
Số chặng
(0.5, 1)
Tọa độ nút E
E(xE , yE )
Hình 4: Ảnh hưởng của mức độ chịu đựng can nhiễu của mạng
sơ cấp lên hiệu năng mạng thứ cấp.
Trong Hình 2.6, chúng ta xem xét ảnh hưởng của mức độ
chịu đựng can nhiễu của mạng sơ cấp lên tỷ lệ lỗi khối
trong truyền tin gói tin ngắn của hệ thống thứ cấp. Chúng
Ip
Hình 2: So sánh kết quả phân tích xấp xỉ ở vùng tỷ lệ tín hiệu
trên nhiễu cao và thấp với kết quả mô phỏng
ta xem xét 3 trường hợp là
lần lượt bằng 5, 10, và 15
N0
dB, khi chúng ta thay đổi tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu trung
bình của hệ thống từ 0 đến 40 dB và các tham số khác là
không thay đổi. Chúng ta thấy rõ rằng ở vùng tỷ lệ tín hiệu
trên nhiễu thấp, khi tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu tăng thì hiệu
năng của hệ thống. Tuy nhiên, đến một mức giới hạn, quy
Ip
Trong Hình 2, chúng ta so sánh kết quả phân tích ở vùng
tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu thấp và cao. Chúng ta thấy rằng
các kết quả là phù hợp như dự đoán, nghĩa là hiệu năng của
hệ thống ở dạng tỷ lệ lỗi khối trung bình ở vùng tỷ lệ nhiễu
thấp sẽ cải thiện khi tỷ số tín hiệu trên nhiễu tăng. Tuy
nhiên tỷ lệ lỗi khối sẽ bị bão hòa ở vùng tỷ lệ tín hiệu trên
nhiễu cao. Kết quả trong Hình 2 chỉ ra rằng các phương
định bởi
, hiệu năng của hệ thống sẽ bị giới hạn. Quan
N0
sát này đề xuất chúng ta rằng muốn tăng hiệu năng của hệ
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
72
Võ Nguyễn Quốc Bảo & Trần Thiên Thanh
[8] A. Goldsmith, S. A. Jafar, I. Maric, and S. Srinivasa,
"Breaking Spectrum Gridlock With Cognitive Radios: An
Information Theoretic Perspective," Proceedings of the
IEEE, vol. 97, no. 5, pp. 894-914, 2009.
[9] N. T. Y. Linh and V. N. Q. Bao, "Performance Enhancement
of Random Cognitive Radio Networks with Non-orthogonal
Multiple Access," in 2019 25th Asia-Pacific Conference on
Communications (APCC), 2019, pp. 516-520.
[10] H. V. Hoa and V. N. Q. Bao, "Outage Performance of
Cooperative Underlay Cognitive Radio with Non-
Orthogonal Multiple Access," in 2019 25th Asia-Pacific
Conference on Communications (APCC), 2019, pp. 527-532.
[11] T. Tu Lam, V. N. Q. Bao, and A. Beongku, "On the
performance of outage probability in underlay cognitive
radio with imperfect CSI," in Advanced Technologies for
Communications (ATC), 2013 International Conference on,
2013, pp. 125-130.
[12] H. V. Toan, V. N. Q. Bao, and K. N. Le, "Performance
analysis of cognitive underlay two-way relay networks with
interference and imperfect channel state information,"
EURASIP Journal on Wireless Communications and
Networking, journal article vol. 2018, no. 1, p. 53, March 06
2018.
thống thứ cấp chúng ta phải xem xét điểm tỷ số tín hiệu
trên nhiễu mà hệ thống hoạt động, và từ đó sẽ chọn giải
pháp tăng tỷ số tín hiệu trên nhiễu của hệ thống thứ cấp
hay cải thiện hiệu năng chống can nhiễu của mạng sơ cấp.
Ngoài ra Hình 2.6 cũng chỉ ra rằng xấp xỉ tỷ lệ lỗi khối sẽ
gần với kết quả mô phỏng (là kết quả chính xác) khi mà
Ip
giá trị
tăng lên, nghĩa là điều kiện xấp xỉ thỏa mãn
N0
hơn.
V. KẾT LUẬN
Trong bài báo này, chúng tôi đã đề xuất mô hình mạng
chuyển tiếp đa chặng thứ cấp vô tuyến nhận thức dạng nền
trong truyền thông gói tin ngắn và đề xuất phương pháp
đánh giá tỷ lệ lỗi khối toàn trình của hệ thống ở kênh
truyền fading Rayleigh trong hai trường hợp: hoạt động ở
vùng tỷ lệ nhiễu thấp và ở vùng tỷ lệ nhiễu cao. Thông qua
kết quả mô phỏng, chúng tôi đã chỉ ra rằng mở rộng vùng
phủ sóng bằng cách tăng số lượng các chặng không phải
luôn là một giải phấp tốt, nghĩa là với một tỷ lệ QoS cho
trước, sẽ tồn tại một chặng cho hiệu năng tốt nhất. Bên
cạnh đó, chúng ta cũng có thể thấy rằng hiệu năng của hệ
thống ở vùng tỷ lệ nhiễu thấp sẽ được quyết định bởi tỷ
công suất phát tối đa của máy phát và ở vùng tỷ lệ nhiễu
cao sẽ quyết định bởi ngưỡng can nhiễu chịu đựng tối đa
của mạng sơ cấp.
[13] N. H. Giang, V. N. Q. Bao, and H. Nguyen-Le, "Effect of
CSI Imperfection on Cognitive Underlay Transmission over
Nakagami-m Fading Channel," 2015.
[14] C. Nguyen Van, V. N. Q. Bao, and N. Nguyen Luong, "On
the performance of cognitive underlay Alamouti space-time
coding schemes," in Advanced Technologies for
Communications (ATC), 2013 International Conference on,
2013, pp. 23-27.
LỜI CẢM ƠN
[15] G. Nguyen Hong, V. N. Q. Bao, and N.-L. Hung,
"Cognitive underlay communications with imperfect CSI:
Network design and performance analysis," in Advanced
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Học Viện Công Nghệ Bưu
Chính Viễn Thông trong đề tài có mã số 13-HV-2020-
RD_VT2.
Technologies
for
Communications
(ATC),
2013
International Conference on, 2013, pp. 18-22.
[16] V. N. Q. Bao, T. Q. Duong, and C. Tellambura, "On the
Performance of Cognitive Underlay Multihop Networks with
Imperfect Channel State Information," Communications,
IEEE Transactions on, vol. 61, no. 12, pp. 4864-4873, 2013.
[17] T. Luu Pham and V. N. Q. Bao, "Outage performance
analysis of dual-hop AF relaying system with underlay
spectrum sharing," in Advanced Communication Technology
(ICACT), 2012 14th International Conference on, 2012, pp.
481-486.
[18] K. Ho Van and V. N. Q. Bao, "Symbol Error Rate of
Underlay Cognitive Relay Systems over Rayleigh Fading
Channel," IEICE Transactions on Communications, vol.
E95.B, no. 5, pp. 1873-1877, 2012.
[19] V. N. Q. Bao and T. Q. Duong, "Exact outage probability
of cognitive underlay DF relay networks with best relay
selection," IEICE transactions on communications, vol. 95,
no. 6, pp. 2169-2173, 2012.
[20] T. Duong, V. N. Q. Bao, and H.-J. Zepernick, "Exact
outage probability of cognitive AF relaying with underlay
spectrum sharing," Electronics letters, vol. 47, no. 17, pp.
1001-1002, 2011.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] K. Zheng, B. Fan, Z. Ma, G. Liu, X. Shen, and W. Wang,
"Multihop cellular networks toward LTE-advanced,"
Vehicular Technology Magazine, IEEE, vol. 4, no. 3, pp. 40-
47, 2009.
[2] T. Nguyen, T. Do, V. N. Q. Bao, D. B. d. Costa, and B. An,
"Performance Analysis of Multihop Cognitive WPCNs with
Imperfect CSI," in 2019 IEEE Global Communications
Conference (GLOBECOM), 2019, pp. 1-6.
[3] T. V. Nguyen, T. Do, V. N. Q. Bao, D. B. d. Costa, and B.
An, "On the Performance of Multihop Cognitive Wireless
Powered D2D Communications in WSNs," IEEE
Transactions on Vehicular Technology, vol. 69, no. 3, pp.
2684-2699, 2020.
[4] R. C. Carrano, L. C. S. Magalhaes, D. C. M. Saade, and C.
V. N. Albuquerque, "IEEE 802.11s Multihop MAC: A
Tutorial," Communications Surveys & Tutorials, IEEE, vol.
13, no. 1, pp. 52-67, 2011.
[5] V. N. Q. Bao, L. Q. Cuong, L. Q. Phu, T. D. Thuan, L. M.
Trung, and N. T. Quy, "Spectrum Survey in Vietnam:
Occupancy Measurements and Analysis for Cognitive Radio
Applications," in The 2011 International Conference on
Advanced Technologies for Communications, Da Nang,
Vietnam, 2011, pp. 135-143.
[21] D.-S. Yoo, W. E. Stark, K.-P. Yar, and S.-J. Oh, "Coding
and Modulation for Short Packet Transmission," IEEE
TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, vol.
59, no. 4, pp. 2104-2109, May 2010.
[22] B. Lee, S. Park, D. J. Love, H. Ji, and B. Shim, "Packet
Structure and Receiver Design for Low Latency Wireless
Communications With Ultra-Short Packets," IEEE
Transactions on Communications, vol. 66, no. 2, pp. 796-
807, 2018.
[6] W. Beibei and K. J. R. Liu, "Advances in Cognitive Radio
Networks: A Survey," Selected Topics in Signal Processing,
IEEE Journal of, vol. 5, no. 1, pp. 5-23, 2011.
[7] J. Mitola, III and G. Q. Maguire, Jr., "Cognitive radio:
making software radios more personal," IEEE Personal
Communications, vol. 6, no. 4, pp. 13-18, 1999.
[23] G. Durisi, T. Koch, and P. Popovski, "Toward Massive,
Ultrareliable, and Low-Latency Wireless Communication
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
73
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CHUYỂN TIẾP ĐA CHẶNG TRONG TRUYỀN THÔ NG SỬ DỤNG GÓ I TIN NGẮN
With Short Packets," Proceedings of the IEEE, vol. 104, no.
9, pp. 1711-1726, 2016.
Võ Nguyễn Quốc Bảo tốt nghiệp
Tiến sĩ chuyên ngành vô tuyến tại Đại
[24] R. Devassy, G. Durisi, G. C. Ferrante, O. Simeone, and E.
Uysal, "Reliable transmission of short packets through
queues and noisy channels under latency and peak-age
violation guarantees," IEEE Journal on Selected Areas in
Communications, vol. 37, no. 4, pp. 721-734, 2019.
[25] J. Chen, L. Zhang, Y.-C. Liang, X. Kang, and R. Zhang,
"Resource Allocation for Wireless-Powered IoT Networks
With Short Packet Communication," IEEE Transactions on
Wireless Communications, vol. 18, no. 2, pp. 1447-1461,
2019.
[26] V. N. Q. Bao and T. T. Thanh, "Performance Analysis of
Partial Relay Selection Networks with Short Packet
Communications," in 2019 6th NAFOSTED Conference on
Information and Computer Science (NICS), 2019, pp. 23-26.
[27] V. N. Q. Bao and T. Q. Duong, "Outage Analysis of
Cognitive Multihop Networks under Interference
Constraints," IEICE Trans Commun, vol. E95-B, no. 03, pp.
1019-1022, Mar. 2012.
học Ulsan, Hàn Quốc vào năm 2010.
Hiện nay, TS. Bảo là phó 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 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.
[28] M. O. Hasna and M.-S. Alouini, "Outage Probability of
Multihop Transmission Over Nakagami Fading Channels,"
IEEE Communications Letters, vol. 7, no. 5, pp. 216-218,
May 2003.
[29] V. N. Q. Bao and H. Y. Kong, "Performance analysis of
decode-and-forward relaying with partial relay selection for
multihop transmission over Rayleigh fading channels,"
Communications and Networks, Journal of, vol. 12, no. 5, pp.
433-441, 2010.
[30] V. N. Q. Bao, T. Q. Duong, A. Nallanathan, and C.
Tellambura, "Effect of Imperfect Channel State Information
on the Performance of Cognitive Multihop Relay Networks,"
in Global Communications Conference (GLOBECOM),
2013 IEEE, 2013, pp. 3458-3463.
Tran Thien Thanh is an assistant
professor at Ho Chi Minh City University
of Transport, Vietnam. She received the B.
Eng. degree, the M. Eng. degree, and the
Ph.D. degree in Electrical Engineering
from Ho Chi Minh City University of
Technology, Vietnam, in 2001 and 2003,
respectively. Since 2009, she has been with
Faculty of Information Technology, Ho Chi
[31] T. Q. Duong, V. N. Q. Bao, and H. J. Zepernick, "Exact
outage probability of cognitive AF relaying with underlay
spectrum sharing," Electronics Letters, vol. 47, no. 17, pp.
1001-1002, 2011.
Minh City University of Transport, Vietnam. Her research
interests include networking and wireless communications.
[32] Y. Gu, H. Chen, Y. Li, L. Song, and B. J. I. S. P. L. Vucetic,
"Short-packet two-way amplify-and-forward relaying," vol.
25, no. 2, pp. 263-267, 2017.
[33] V. N. Q. Bao, L. P. Tuyen, H. H. J. R. J. o. E. Tue, and
Communications, "A survey on approximations of one-
dimensional Gaussian Q-function," vol. 5, no. 1-2, 2016.
[34] D. Zwillinger, Table of integrals, series, and products.
Elsevier, 2014.
COGNITIVE UNDERLAY MULTIHOP RELAY
NETWORKS RELAYS IN SHORT PACKETS:
BLOCK ERROR RATE ANALYSIS
Abstract— In this paper, we propose cognitive
underlay multihop relay networks with 5G short packets in
5G communications. We also suggest a novel approach to
evaluate the system performance in terms of system block
(frame) error rate in low and high operating signal-to-noise
ratios (SNRs). Monte Carlo simulation is used to verify the
proposed analysis approach and to confirm the system
advantages over the conventional direct transmission
system. The numerical results show that the secondary
system performance at low and high SNRs is determined
by the maximum transmit powers of secondary transmiters
and the maximum allowable interference levels of the
primay receicivers, respectively.
Keywords—mutihop communications, congive radio,
fading Rayleigh, short packet communications, block error
rate.
SOÁ 04B (CS.01) 2020
TAÏP CHÍ KHOA HOÏC COÂNG NGHEÄ THOÂNG TIN VAØ TRUYEÀN THOÂNG
74
6 trang
12040
Free
Bạn đang xem tài liệu "Mạng chuyển tiếp đa chặng dạng nền trong truyền thông gói tin ngắn: Đánh giá tỷ lệ lỗi khối", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- mang_chuyen_tiep_da_chang_dang_nen_trong_truyen_thong_goi_ti.pdf
