Giải pháp cảm nhận phổ dải rộng cho hệ thống thông tin vô tuyến nhận thức - Vũ Lê Hà

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử V. L. Hà, B. N. Hồng, T. Đ. Lâm, “Giải pháp cảm nhận vô tuyến nhận thức.” 136 GIẢI PHÁP CẢM NHẬN PHỔ DẢI RỘNG CHO HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN NHẬN THỨC Vũ Lê Hà1*, Bạch Nhật Hồng2, Trần Đình Lâm1 Tóm tắt: Bài báo đề xuất một giải pháp cảm nhận phổ dải rộng cho vô tuyến nhận thức (CR) bằng một mô hình bộ thu cảm nhận phổ dải rộng (WSB). Kết quả mô phỏng cho thấy khả năng phát hiện của bộ WSB tương đương với bộ phát hiện có cấu trúc cố định (FSS) sử dụng số mẫu để tính trung bình (Navg) lớn, tốt hơn các bộ FSS với kích thước mẫu nhỏ hơn. Với yêu cầu về xác suất phát hiện Pd lớn hơn 0,9, bộ WSB có thể phát hiện tín hiệu nhỏ tới ngưỡng -19 dB. Tuy nhiên tùy thuộc vào trạng thái kênh cảm nhận, tốc độ cảm nhận của bộ WSB cải thiện đáng kể khi tỷ số tín/tạp (Signal to Noise Ratio - SNR) lớn hơn -15 dB. Việc ước lượng băng thông tín hiệu của kênh cần cảm nhận cho phép cấu hình lại bộ phân tích phổ với số mẫu FFT tối ưu. Từ khóa: Vô tuyến nhận thức, Cảm nhận phổ. 1. MỞ ĐẦU Vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio - CR) đang là một trong những xu hướng phát triển đầy hứa hẹn trong lĩnh vực thông tin liên lạc vô tuyến thông minh thế hệ mới. CR hoạt động theo một chu trình khép kín thích nghi gọi là chu kỳ nhận thức (cognitive cycle) [1]. Trong chu kỳ nhận thức này, cảm nhận phổ (spectrum sensing) là một trong những chức năng quan trọng. Trong một công bố trước đây [13], nhóm tác giả đã giới thiệu về bộ cảm nhận phổ thích nghi cho hệ thống CR, trong đó trình bày sâu về thuật toán thực thi của khối cảm nhận băng hẹp trong mô hình này. Tuy vậy thuật toán chưa tính đến tham số thăng giáng tạp âm. Các thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu và tạp trong kênh của khối cảm nhận toàn dải tần chưa được trình bày. Phát triển hướng nghiên cứu trên, trong bài báo này, các tác giả đề xuất một giải pháp cảm nhận phổ dải rộng cho CR, thông qua xây dựng mô hình bộ cảm nhận phổ dải rộng (WSB) với cấu trúc cơ bản gồm một bộ phát hiện năng lượng toàn dải tần và một bộ thu cảm nhận đơn kênh thực hiện chức năng cảm nhận phổ. Các mô hình và thuật toán xử lý tín hiệu được xây dựng trên nền tảng bộ phân tích phổ có thể tái cấu hình, sử dụng phương pháp cảm nhận nối tiếp để xác định hệ số tính trung bình mẫu Navg và độ dài dữ liệu phân tích phổ Nfft hợp lý, nhằm cải thiện tốc độ cảm nhận, đồng thời vẫn đảm bảo xác suất phát hiện tín hiệu mong muốn. Nội dung các phần tiếp theo của bài báo như sau: Mục 2 trình bày tổng quan kỹ thuật cảm nhận phổ bằng bộ phát hiện năng lượng. Mục 3 đề xuất giải pháp cảm nhận phổ dải rộng cho CR. Mục 4 trình bày các kết quả mô phỏng. Các kết luận đưa ra trong mục 5. 2. CẢM NHẬN PHỔ BẰNG BỘ PHÁT HIỆN NĂNG LƯỢNG Trong một phép thử thống kê trên nguồn tín hiệu cần phát hiện, khi giá trị Navg là số mẫu quan sát đủ lớn, nghiên cứu của Urkowitz [12] đã chứng minh phép thử sẽ tuân theo luật phân bố Gauss với hai trạng thái: H0 khi chỉ có tạp âm, và H1 khi có tín hiệu cộng tạp âm. Kí hiệu i và 2 i là giá trị trung bình và phương sai của nguồn năng lượng trong hai trạng thái, được mô tả như sau: Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Kỷ niệm 55 năm Viện KHCNQS, 10 - 2015 137 2 2 4 0 0 0 2 2 4 2 1 1 1 : , 2 : , 2 4 avg n avg n avg n avg s avg n avg n s H N N H N N p N N p                  (1) trong đó 2n là mật độ công suất của tạp âm, 2 s s p N  là công suất trung bình của tín hiệu, Navg là số mẫu quan sát, còn gọi là hệ số tính trung bình mẫu. Tỷ số tín/tạp (SNR) được định nghĩa là 2 2 2 s n avg n p s SNR N    . Khi Navg đủ lớn, theo lý thuyết giới hạn trung tâm, các xác suất Pfa và Pd được xác định bằng các phương trình [8]: 2 0 2 0 2 avg n fa n avg N P Q Q N                  (2)  2 1 2 1 2 4 avg n s d n avg n avg s N p P Q Q N N p                    (3) Gọi Pd-des và Pfa-des là các xác suất phát hiện và xác suất cảnh báo lầm mong muốn cần đạt được, 1 d desP Q   và 1 fa desP Q   là các hàm Q nghịch đảo của Pd-des và Pfa-des. Sử dụng tiêu chuẩn đánh giá Neyman-Pearson, với một ràng buộc ban đầu về giá trị xác suất cảnh báo lầm Pfa- des mong muốn. Ngưỡng tín hiệu cần đặt trong bộ so sánh là  10 0 fa desQ P      , và số mẫu trung bình cần thiết, Navg, là:     2 1 1 2 2 (1 )fa des d des avg Q P Q P SNR N SNR         (4) Tuy nhiên, [11] đã chỉ ra rằng luôn tồn tại một giá trị không chắc chắn (uncertainty) về tham số tạp âm, ở đó giá trị công suất tạp danh định 2n nằm trong một giới hạn   2 21/ ,n n     với 1  là tham số đặc trưng cho sự không chắc chắn, hay sự thăng giáng công suất tạp. Vì vậy tồn tại một giới hạn được gọi là “Tường chắn SNR” (SNR Wall) là giới hạn bộ phát hiện năng lượng có thể phát hiện được tín hiệu:  2 1 /wallSNR    . Khi đó:     2 2 1 1 12 (1 ) /avg fa des d desN Q P Q P SNR SNR                      (5) Phương trình (5) cho thấy nếu thông tin về SNR được xác định trước, thì tín hiệu có thể được phát hiện với các ràng buộc về xác suất phát hiện và xác suất cảnh báo lầm cho trước với một giá trị SNR bằng cách tăng thời gian cảm nhận (tương ứng với việc tăng Navg). Khi trong kênh có tín hiệu phát xạ mạnh, tức là SNR lớn, thì chỉ cần một số mẫu Navg nhỏ là đủ để phát hiện. Tuy nhiên, khi tín hiệu yếu, SNR nhỏ, cần một số mẫu Navg lớn mới có thể phát hiện được tín hiệu. Giá trị giới hạn Navg_max phụ thuộc vào tham số  của tạp âm. Ở ngữ cảnh hoạt động của CR, trong nhiều tình huống, sẽ không có thông tin về tạp âm hay trạng thái kênh được cung cấp, vì vậy thuật toán phát hiện cần phải ước lượng các thông tin này. Kỹ thuật điều khiển & Điện tử V. L. Hà, B. N. Hồng, T. Đ. Lâm, “Giải pháp cảm nhận vô tuyến nhận thức.” 138 Một nhược điểm của phương thức phát hiện năng lượng kinh điển là thời gian cảm nhận dài, đặc biệt trong trường hợp băng thông hệ thống lớn, hoặc khi yêu cầu về độ phân giải phổ tần cần phải rất tốt. Nhiều mô hình bộ cảm nhận đã được đưa ra nhằm cải thiện thời gian và chất lượng cảm nhận: mô hình kết hợp bộ phát hiện năng lượng cho cảm nhận dải rộng làm việc nối tiếp với thuật toán phát hiện đặc trưng tín hiệu cho cảm nhận dải hẹp được [1] giới thiệu. Trong [6], cảm nhận phổ băng rộng được thực hiện bằng phương pháp cảm nhận song song nhiều kênh băng hẹp, tuy nhiên các tham số không được mô tả rõ. Một phương pháp tiếp cận sử dụng các kỹ thuật cảm nhận đa phân giải được mô tả trong [5] sử dụng một bộ phát hiện năng lượng trên cơ sở bộ biến đổi Fourier nhanh (FFT). Phát triển ý tưởng của [5], [14] đề xuất một kiến trúc cho bộ thu cảm nhận phổ dải rộng, trong đó dành riêng một khối máy thu để thực hiện chức năng cảm nhận phổ. Các tham số đánh giá kênh được cập nhật vào bảng tham chiếu. Tuy vậy tham số tính toán hệ số tính trung bình tối ưu không được đề cập. Khối xử lý tín hiệu được thực hiện trên nền bộ xử lý tín hiệu số (DSP), nên thời gian cảm nhận được tính toán trên cơ sở xử lý tín hiệu nối tiếp, không tận dụng được ưu điểm tính toán song song của nền tảng phần cứng FPGA. Các kết luận trên là căn cứ cơ bản để xây dựng mô hình hoạt động của bộ cảm nhận phổ dải rộng (WSB) trên nền FPGA được đề xuất ở phần tiếp theo. 3. ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP CẢM NHẬN PHỔ DẢI RỘNG CHO CR Giải pháp cảm nhận phổ dải rộng bằng mô hình vô tuyến kép như Hình 1. Mô hình bộ WSB gồm có 4 khối chức năng chính: (1) Khối cảm nhận toàn dải (Full Band Sensing Block - FBSB); (2) Khối cảm nhận đơn kênh (Single Channel Sensing Block - SCSB); (3) Cơ sở dữ liệu (CSDL) phổ tần số, và (4) Khối tương tự. Khối FBSB có nhiệm vụ liên tục quét toàn giải tần, đo đạc đánh giá các tham số về tín hiệu và tạp âm trong từng kênh. Các tham số này bao gồm: (1) Mức tạp âm nền; (2) Trạng thái băng trống hay đang bị chiếm; (3) Vị trí tín hiệu pilot (nếu có). Dữ liệu đánh giá được lưu trữ trong CSDL tần số. Hình 1. Mô hình cảm nhận phổ băng rộng cho CR. Khối cảm nhận đơn kênh (SCSB) sử dụng CSDL để cài đặt các tham số khởi tạo và thực hiện cảm nhận theo một thuật toán phù hợp với các tham số của kênh cần cảm nhận. Đánh giá các tham số trạng thái kênh và ước lượng giá trị Navg CSDL được cập nhập liên tục bởi khối FBSB và được sử dụng bởi bộ cảm nhận đơn kênh làm tham số khởi tạo của thuật toán cảm nhận. Các giá trị trung bình, phương sai của tạp âm và tín hiệu (trong trường hợp kênh có tín hiệu phát) được bộ FBSB đánh giá ước lượng. Có nhiều thuật toán đánh giá các tham số trên. Nghiên cứu [3] chỉ ra rằng trong đa số trường hợp, có thể nhận dạng tín hiệu thông qua giá trị đặc trưng phương sai tích lũy của Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Kỷ niệm 55 năm Viện KHCNQS, 10 - 2015 139 nó, khi tham số này thay đổi lớn đối với tín hiệu, nhưng phẳng đối với trường hợp chỉ có tạp, sự khác biệt xảy ra chủ yếu ở vùng tần số thấp trong kênh, đặc biệt trong miền giữa hàm sinc đối với các tín hiệu điều chế số. Trong [10], băng tần được chia thành 2 phần và so sánh năng lượng để xác định vùng nào là tạp âm và vùng nào là tín hiệu. Trong [5], giá trị phương sai tín hiệu và tạp âm được đánh giá thông qua hệ thống đa anten,... Trong bài báo này, phương pháp đánh giá tham số tạp âm và tín hiệu trong kênh do [10], [3], [9] và [4] mô tả được áp dụng. Gọi n là tạp âm, s là tín hiệu, μn0, σn0 là giá trị trung bình và độ lệch của tạp âm trong kênh, μs0, σs0 là giá trị trung bình và độ lệch của tín hiệu trong kênh , μP là giá trị trung bình của tín hiệu pilot (trong trường hợp cấu trúc tín hiệu có pilot). Gọi ˆ ˆ ˆ ˆ, , ,nN sNnN sN    là các giá trị tham số tạp âm và tín hiệu được đánh giá tại mẫu thứ N. Kí hiệu E[x] là kỳ vọng của biến ngẫu nhiên X. Từ định nghĩa  iE X  và 2 2 2iE X     , giá trị trung bình của X sau N mẫu là 1 1 N N i i X X N    , các tham số được tính toán như sau [4]: Giá trị trung bình của tạp âm:   0 1 1 1 1 1 1 ˆ N N N nN i i i n i i i E n E n E n n N N N                         (6) Tương tự, giá trị trung bình của tín hiệu: 0ˆ sN s  (7) Phương sai tín hiệu: 2 2 2 2 2 1 1 1 1 ˆ N N sN avg sN i si i i E s s N N                    (8) Phương sai và độ lệch của tạp âm: 2 2 2 2 2 0 02 1 1 1 ˆ N N nN avg nN n i j n i j E n E n n N                (9) Vì đối với tạp âm,   2i j i j n n nE n n E n E n            với i j bất kỳ, nên:  2 2 2 2 2 20 0 0 0 0 1 1 1 ˆ nN n n n n n N N N N             (10) Như vậy: 0ˆ 1/nN n N  (11) Có thể thấy, khi số mẫu quan sát N tăng lên càng lớn, phương sai (độ lệch) của tạp âm càng giảm, với hệ số tỷ lệ giảm bằng 1/ N . Khi chu trình ước lượng tạp âm kết thúc, sẽ đo được giá trị ˆnN . Giá trị độ lệch ban đầu là: 0n nN N  (12) Ước lượng hệ số thăng giáng tạp và số mẫu trung bình Navg_max: Để ước lượng giá trị  , theo [9], tại lần quan sát i, gọi 2ni là công suất của tạp âm đo được, thì tỷ số 2 2ˆ /i n ni   gọi là hệ số thăng giáng tạp tại thời điểm quan sát i. Sau N lần quan sát, hệ số thăng giáng tạp  được xác định là:  1 2max , ,..., N    .Vậy:  2 1 /wallSNR    . Sau khi xác định được giá trị SNRwall, giá trị Navg_max cần đặt là: Kỹ thuật điều khiển & Điện tử V. L. Hà, B. N. Hồng, T. Đ. Lâm, “Giải pháp cảm nhận vô tuyến nhận thức.” 140       2 21 1 _ max 2 (1 ) /avg fa des d des wall wallN Q P Q P SNR SNR          (13) Giá trị này sẽ được lưu vào CSDL cùng với các tham số ước lượng khác. Ước lượng băng thông tín hiệu trong kênh: Khi thực hiện phân tích phổ tín hiệu với độ dài FFT bằng NFFT, và tần số lấy mẫu fs, thì độ phân dải tần số đầu ra bộ FFT là /FFT FFT FFTf f N  . Hiển nhiên độ phân dải tần số là tỉ lệ nghịch với độ dài dữ liệu phân tích. Việc xác định một độ dài NFFT phù hợp với từng dạng tín hiệu điều chế sẽ mang lại nhiều lợi điểm. Hình 2 mô tả phân tích phổ tín hiệu 10 kênh có băng thông khác nhau sử dụng kích thước NFFT bằng 128 và 16.384 điểm, cho thấy đối với các kênh băng hẹp, cần một kích thước FFT lớn (16.384 điểm) để có thể đo chính xác mức năng lượng tín hiệu. Tuy nhiên, đối với các kênh có băng thông lớn thì có thể sử dụng kích thước FFT nhỏ (128 điểm) để giảm thời gian phân tích, mà mức năng lượng đo được không bị suy giảm. (a) NFFT=128. (b) NFFT=16.384. Hình 2. Phân tích phổ với độ dài NFFT khác nhau. Giải pháp ước lượng băng thông tín hiệu trong kênh là: - Đặt khởi tạo số điểm NFFT = NFFT_ini có độ dài trung bình để bắt đầu ước lượng độ rộng băng thông tín hiệu trong kênh. - Thực hiện phân tích phổ và đếm các vạch phổ có mức năng lượng lớn. Nếu số vạch phổ thu được, Nchan , nhỏ hơn một giá trị NFFT_chan_min thì xác định tín hiệu trong kênh là băng hẹp và cần tăng NFFT trong các phân tích tiếp theo. Nếu số vạch phổ lớn hơn một giá trị NFFT_chan_max thì xác định tín hiệu trong kênh là băng rộng và có thể giảm NFFT trong các phân tích tiếp theo, với mục tiêu tìm NFFT bằng một giá trị NFFT_chan_desired mong muốn. Để có thể thu được NFFT_chan_desired vạch phổ có mức năng lượng lớn, số điểm FFT cần điều chỉnh tối ưu, NFFT_opt, sẽ là: _ _ _ _ /FFT opt FFT ini FFT chan desired chanN N N N (14) Tuy nhiên, để bộ biến đổi FFT hoạt động hiệu quả, cần đặt NFFT là một số nguyên là lũy thừa của 2. Vì vậy, cần đặt NFFT về giá trị cuối cùng cần xác định,NFFT_adap , là lũy thừa của 2 nhỏ nhất nhưng lớn hơn NFFT_opt. Tức là, chọn một số n nguyên để: _ _2 n FFT adap FFT optN N     (15) Đối với mô hình bộ cảm nhận truyền thống, các khối chức năng có cấu trúc cố định, không thay đổi dù cho trạng thái kênh hoặc băng tần cảm nhận là như thế nào tại thời điểm cảm nhận. Vì thế hiệu năng hoạt động của hệ thống chưa tối ưu về khía cạnh tốc độ cảm Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Kỷ niệm 55 năm Viện KHCNQS, 10 - 2015 141 nhận. Bộ cảm nhận phổ đơn kênh SCSB trong mô hình này có lợi thế so với bộ cảm nhận phổ truyền thống từ việc sử dụng thông tin về kênh cần cảm nhận do bộ cảm nhận toàn dải FBSB cập nhật. Điều này cho phép SCSB có thể cấu hình lại và cài đặt các tham số khởi tạo cho thuật toán cảm nhận. Ký hiệu Navg_max là số mẫu trung bình tối đa cho một bộ cảm nhận; Navg_opt là Số mẫu trung bình phù hợp với SNR; Nfft_max là Độ dài FFT tối đa; Nfft_min là Độ dài FFT tối thiểu; Nfft_opt là Độ dài FFT phù hợp với độ rộng băng thông kênh cần cảm nhận. Khi FPGA là nền tảng phần cứng thực thi bộ cảm nhận, thời gian cảm nhận (hay tốc độ xử lý tín hiệu) phụ thuộc vào hai tham số: (1) Tần số xung nhịp hệ thống cấp cho FPGA, và (2) tốc độ tính toán của khối biến đổi FFT. Có nhiều cấu trúc bộ FFT khác nhau thực hiện trên nền FPGA như cấu trúc cơ số 2, cơ số 4, và cấu trúc xử lý luồng dữ liệu đường ống (pipelined streaming), trong đó cấu trúc đường ống có tốc độ tính toán nhanh nhất với thời gian tính toán bằng độ dài dữ liệu FFT. Nếu gọi fclk và Tclk là tần số và chu kỳ xung nhịp hệ thống, thì thời gian tính toán FFT cho NFFT điểm là: /FFT FFT CLK FFT CLKT N T N f  . Khi sử dụng bộ cảm nhận phổ với cấu trúc cố định (FSS), để có thể cảm nhận được tín hiệu nhỏ nhất, cần phải đặt các tham số ở mức cao nhất, tức là Navg=Navg_max, và NFFT=NFFT_max. Thời gian cảm nhận kênh của bộ cảm nhận cấu trúc cố định là: _ max _ max _ max _ maxFSS FFT avg FFT avg clkT T N N N T  (16) Khi ước lượng được tham số trong kênh và xác định được các giá trị Navg_opt và Nfft_opt phù hợp, thời gian tính toán cảm nhận kênh của bộ cảm nhận đơn kênh là: _ _ _ _SCSB FFT opt avg opt FFT opt avg opt clkT T N N N T  (17) trong đó, _ _ min _ max _ _ min _ max , , FFT opt FFT FFT avg opt avg avg N N N N N N           Khi tỷ số SNR càng lớn, Navg_opt có thể chọn càng nhỏ. Khi băng thông tín hiệu càng lớn thì càng có thể chọn NFFT_opt nhỏ. Như vậy thời gian cảm nhận sẽ được cải thiện so với cấu trúc bộ cảm nhận cố định. 4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Để đánh giá kết quả phân tích phổ với các kênh có băng thông tín hiệu khác nhau và sử dụng độ dài FFT khác nhau, đặt tham số mô phỏng đánh giá 10 kênh trong dải tần từ 0 đến 50MHz, với khoảng cách giữa các kênh liền kề bằng 5MHz. Cài đặt băng thông tín hiệu trong 10 kênh với các độ rộng khác nhau, tăng dần theo cấp số nhân 2. Băng thông kênh 1 bằng 5kHz, băng thông kênh 10 bằng 2,56MHz. Hình 3 mô tả kết quả cảm nhận phổ tín hiệu trong kênh có băng thông khác nhau (từ 1 kHz đến 512 kHz) bằng các bộ phân tích phổ với kích thước NFFT bằng 128 đến 16384 điểm. Giả thiết số điểm NFFT khởi tạo ban đầu ở giá trị trung bình bằng 2048. Hình 3. Cảm nhận kênh có băng thông khác nhau với các NFFT. Kết quả mô phỏng cho thấy khi băng thông tín hiệu nhỏ (1kHz), để đo được năng lượng tín hiệu chính xác cần phải sử dụng NFFT kích thước lớn (16.384 điểm), hiệu quả tăng lên tới 5 dB, cho phép xác suất phát hiện tín hiệu tốt hơn. Khi băng thông tín hiệu lớn (512 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử V. L. Hà, B. N. Hồng, T. Đ. Lâm, “Giải pháp cảm nhận vô tuyến nhận thức.” 142 kHz), có thể sử dụng kích thước NFFT nhỏ (256 điểm), cho phép tăng tốc độ cảm nhận lên 8 lần mà vẫn đảm bảo xác suất phát hiện tín hiệu. Để thực hiện đánh giá đường đặc trưng hoạt động của bộ thu (Receiver Operating Characteristic - ROC) cho bộ cảm nhận đơn kênh, cho các mức tín hiệu đầu vào với tỷ số SNR cố định tại một giá trị trong dải từ -10 dB đến -25 dB và với giá trị Pfa xác định trước bằng 0,05, thực hiện cảm nhận phổ 1000 lần. Tính số lần bộ cảm nhận phổ phát hiện tín hiệu để xác định xác suất phát hiện Pd. So sánh đánh giá với bộ cảm nhận có cấu trúc Navg cố định: Bộ cảm nhận phổ đề xuất được cài đặt với Navg_max bằng 4000. Hiệu năng hoạt động được so sánh với các cấu trúc bộ phát hiện FSS bằng 500, 1000, 2000 và 4000 mẫu. Đồng thời, so sánh hiệu quả cảm nhận các kênh có băng thông hẹp bằng bộ SCSB với kích thước FFT nhỏ và kích thước FFT phù hợp được bộ FBSB tính toán ước lượng trước. Hình 4 cho thấy khả năng phát hiện của bộ WSB khi cài đặt giá trị số mẫu trung bình tối đa Navg_max bằng 4000, thì tương đương với bộ phát hiện FSS với Navg bằng 4000, và tốt hơn các bộ FSS với kích thước mẫu 2000, 1000 và 500. Với yêu cầu về xác suất phát hiện Pd lớn hơn 0.9, bộ WSB có thể phát hiện tín hiệu nhỏ tới ngưỡng -19 dB, tương đương bộ FSS 4000 mẫu, trong khi với 2000 mẫu có thể phát hiện tín hiệu nhỏ tới -17 dB. Các giá trị tương ứng cho các bộ FSS với 1000 mẫu là -13 dB và với 500 mẫu là -10 dB. Khi cảm nhận kênh với băng hẹp (băng thông bằng 60kHz) nhưng sử dụng kích thước FFT nhỏ (NFFT=1024), hiệu quả phát hiện tín hiệu bị giảm tới 4dB so với khi cài đặt kích thước FFT phù hợp như mô hình đề xuất (NFFT=4096). Hình 4. So sánh ROC các bộ phát hiện. Hình 5 so sánh tốc độ thực thi của 5 bộ phát hiện khi mức SNR thay đổi. Cho thấy với mức SNR lớn hơn -15 dB, bộ WSB hoạt động với tốc độ nhanh nhất. Thời gian thực thi sẽ tăng lên khi SNR nhỏ dần. Bộ WSB có thể làm việc với mức tín hiệu nhỏ nhất, tương đương với bộ FSS4000, trong khi các bộ cảm nhận với số mẫu Navg nhỏ bị hạn chế về khả năng phát hiện tín hiệu nhỏ. Khi cảm nhận kênh có băng thông lớn (512 kHz như mô phỏng), bộ SCSB sử dụng độ dài NFFT phù hợp mà FBSB tính toán (bằng 1024) cho phép tốc độ cảm nhận nhanh 4 lần hơn so với độ dài NFFT cố định bằng 4096. Hình 5. So sánh thời gian và khả năng thực thi của các bộ phát hiện. Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Kỷ niệm 55 năm Viện KHCNQS, 10 - 2015 143 5. KẾT LUẬN Giải pháp cảm nhận phổ dải rộng bằng mô hình WSB đã được trình bày. Mô hình này được xây dựng với cấu trúc cơ bản gồm một bộ cảm nhận phổ toàn dải tần với chức năng đánh giá tham số kênh và xây dựng cơ sở dữ liệu bản đồ phổ tần, và một bộ cảm nhận đơn kênh thực hiện chức năng cảm nhận phổ, thể hiện hiệu quả về mặt tốc độ cảm nhận mà vẫn đảm bảo xác suất phát hiện so với một bộ cảm nhận phổ kinh điển với số mẫu lấy trung bình cố định. Với yêu cầu về xác suất phát hiện Pd lớn hơn 0,9, bộ WSB có thể phát hiện tín hiệu nhỏ tới ngưỡng -19 dB. Tuy nhiên tùy thuộc vào trạng thái kênh cảm nhận, tốc độ cảm nhận của bộ WSB được cải thiện đáng kể khi tỷ số SNR lớn hơn -15 dB. Việc ước lượng băng thông tín hiệu của kênh cho phép cấu hình lại bộ phân tích phổ với số mẫu FFT phù hợp. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Chang S.Y, “Analysis of Proposed Sensing Schemes”, IEEE Wireless RANs (2006) [2]. Josef Mitola, "Cognitive Radio: An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio", Ph.D. dissertation, Royal Inst. of Tech., Sweden, May (2000). [3]. George Thomas, “Situation Awareness Issues in Tactical Cognitive Radio”, 2012 IEEE International Multi-Disciplinary Conference on Cognitive Methods in Situation Awareness and Decision Support, New Orleans, LA. (2012) [4]. National Instrument, “Reducing the Effects of Noise in a Data Acquisition System by Averaging”, Tutorial. (2006) [5]. Neihart N.M., Roy S., Allstot D.J., "A parallel multi-resolution sensing technique for multiple antenna cognitive radios", IEEE International Symposium on Circuits and Systems, (2007), pp. 2530-2533 [6]. Olabiyi O., Annamalai A., “Extending the Capability of Energy Detector for Sensing of Heterogeneous Wideband Spectrum”, 2nd IEEE International Workshop on Densely Connected Networks, (2012). [7]. Pham Duy Phong, Dang Trung Chinh, Vu Van Yem, Nguyen Van Khang, “A More Practical Spectrum Sensing Technique in Cognitive Radio Networks”, The 2010 International Conference on Advanced Technologies for Communications, ATC 2010, Ho Chi Minh City, Vietnam, October 20-22, (2010). [8]. Quan Zhi, Cui Shuguang, Poor H. Vincent, Sayed Ali H., “Collaborative Wideband Sensing for Cognitive Radios”, IEEE Signal Processing Magazine, (2008). [9]. Sahai A., Cabric D., “Spectrum sensing-Fundamental limits and practical challenges”, Dyspan 2005 tutorial, University of California, Berkeley, (2005). [10]. Shibing Zhang, Zhihua Bao, “An Adaptive Spectrum Sensing Algorithm under Noise Uncertainty”, IEEE ICC (2011). [11]. Tandra Rahul, Sahai Anant , “SNR Walls for Signal Detection”, IEEE Journal of selected topics in signal processing, Vol. 2, No. 1, February (2008) [12]. Urkowitz H., “Energy detection of unknown deterministic signals”, Proceeding of the IEEE (1967), Vol. 55, No. 4, pp. 523-531. [13]. Vũ Lê Hà, “Bộ cảm nhận phổ thích nghi cho hệ thống vô tuyến thông minh (Cognitive Radio)”, Tạp chí nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự, (Số 30, Tháng 4/2014), tr.46-52. [14]. Zamat H., Natarajan B. (2009), “Practical architecture of a broadband sensing receiver for use in cognitive radio”, Physical Communication 2, pp87-102, 2009 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử V. L. Hà, B. N. Hồng, T. Đ. Lâm, “Giải pháp cảm nhận vô tuyến nhận thức.” 144 ABSTRACT THE WIDEBAND SPECTRUM SENSING SOLUTION FOR COGNITIVE RADIO The article proposes a wideband spectrum sensing for cognitive radio through a WSB model. Simulation results show that detection ability of the WSB is equivalent to the FSS detector with large Navg, and better than the FSS with smaller sample size. With the requirement of detection probability Pd > 0.9, the WSB can detect small signals with threshold of -19 dB. However, depending on the sensing channel status, the speed of the WSB detector is dynamically configured, resulting significant improvement when the SNR ratio is greater than -15 dB. The model is implemented in FPGA. The algorithm of estimating the signal bandwidth allows the model to reconfigure the spectrum analyzer at optimal FFT length. Keywords: Cognitive radio, Spectrum sensing. Nhận bài ngày 10 tháng 7 năm 2015 Hoàn thiện ngày 28 tháng 8 năm 2015 Chấp nhận đăng ngày 10 tháng 9 năm 2015 Địa chỉ: 1Viện Điện Tử, Viện KH-CNQS; 2Viện KH-CNQS; *Email: vulehuongha@yahoo.com