I H C QU C GIA TP. H CHÍ MINH
TR
NG
I H C BÁCH KHOA

TR N THIÊN THANH

NGHIÊN C U VÀ ÁNH GIÁ CH T L
NG M NG
TRUY N THÔNG CHUY N TI P TRÊN N N
VÔ TUY N NH N TH C

LU N ÁN TI N S

TP. H CHÍ MINH N M 2015


TR

I H C QU C GIA TP. HCM
NG
I H C BÁCH KHOA

TR N THIÊN THANH

NGHIÊN C U VÀ ÁNH GIÁ CH T L
NG M NG TRUY N THÔNG
CHUY N TI P TRÊN N N VÔ TUY N NH N TH C

Chuyên ngành: K thu t đi n t
Mã s chuyên ngành: 62.52.70.01

i


Cùng v i s phát tri n m nh m c a công ngh ph n c ng, thông tin vô tuy n ngày
càng th hi n vai trò không th thi u trong cu c s ng xã h i. Tuy nhiên, m t trong
nh ng v n đ c a thông tin vô tuy n hi n nay là s gi i h n c a tài nguyên ph t n.
Nh m gia t ng đ kh d ng ph t n, công ngh vô tuy n nh n th c (Cognitive Radio –
CR) đ
ng

c s d ng nh là m t trong nh ng gi i pháp phù h p, trong đó, hai h th ng

i dùng s c p (Primary User - PU) và th c p (Secondary User - SU) ho t đ ng

song song trên cùng m t vùng ph t n. Ng

i dùng s c p PU là ng

chính th c đ s d ng ph t n này, trong khi ng

iđ

c c p phép

i dùng th c p SU không đ

cc p

phép, nh ng có th s d ng ph t n này m t cách linh ho t nh công ngh vô tuy n
nh n th c. Tùy theo ph

nhi u s quan tâm c a nhà nghiên c u trong nh ng n m g n đây. Trong đó, các thi t
b chuy n ti p có th s d ng k thu t khu ch đ i và chuy n ti p (AF) ho c gi i mã và
chuy n ti p (DF). Trong hai k thu t này, xét v khía c nh hi u su t ho t đ ng c a
toàn h th ng, k thu t DF cho k t qu t t h n AF vì lý do không khu ch đ i nhi u
trong quá trình chuy n ti p tín hi u.
Các mô hình truy n thông chuy n ti p d ng n n đ
ch ng trong h th ng SU có th gi i quy t đ

c kh o sát cho th y vi c t ng s

c v n đ m r ng vùng ph sóng, đ ng

th i đ m b o QoS qui đ nh trong h th ng SU. Tuy nhiên, có th d dàng nh n th y, s

ii


l

ng ch ng t l thu n v i đ tr truy n d li u và t l ngh ch v i dung l

th ng. Do đó, vi c xác đ nh s l

ng toàn h

ng ch ng t i u và phân b kho ng cách gi a các

ch ng là m t bài toán khó trong các đi u ki n th c t . Ngoài ra, v m t lý thuy t, n u
kênh truy n ho t đ ng trong môi tr


th ng th c p SU, và iii/ C i thi n hi u su t s d ng ph t n h th ng th c p SU. Các
thông s đ
Dung l

c kh o sát bao g m: Xác su t d ng h th ng, T l l i bit h th ng, và

ng ergodic.

Nh ng đi m m i đ

c th c hi n trong lu n án này bao g m:

1. Mô hình 1: Lu n án đ xu t mô hình hai ch ng có phân b kênh t ng quát
không đ ng đ u Nakagami-m, s d ng k thu t chuy n ti p d li u DF. K t
qu phân tích hi u n ng h th ng đ
d ng h th ng

c tính toán thông qua thông s xác su t

c hai d ng công th c t

ng minh và công th c x p x .

Trong đó, d a vào công th c x p x , chúng ta có đ
khi h th ng ho t đ ng

c k t lu n quan tr ng là

ch đ SNR cao, đ l i phân t p h th ng ph


mô hình 1, k thu t chuy n ti p DF đ
Hi u n ng h th ng đ

ng t

c s d ng b i các thi t b trung gian.

c phân tích

c ba thông s : xác su t d ng h

th ng, t l l i bit h th ng và dung l

ng ergodic. Lu n án c ng ch ng

minh r ng v i cùng thông s thi t k ngo i tr k thu t chuy n ti p, h
th ng s d ng k thu t DF cho dung l

ng ergodic h th ng cao h n so v i

h th ng s d ng AF.
3. Mô hình 3: Mô hình đ xu t s d ng k thu t đi u ch thích ng. Tùy thu c
vào ch t l

ng môi tr

ng truy n mà h th ng th c p l a ch n m c đi u

ch phù h p (ho c không truy n) đ đ m b o r ng t l tín hi u trên nhi u
t c th i c a h th ng không l n h n m t giá tr cho tr

ng đ n thi t b s c p thu PU đ

thông s nh s ch ng, h s t
l

c kh o sát tu thu c theo các

ng quan gi a h s kênh truy n và

ng c a nó. Hi u n ng c a h th ng th c p c ng đ

c

c kh o sát thông

qua xác su t d ng h th ng.
Trong các mô hình đ

c đ xu t và kh o sát trong lu n án, chúng ta có th nh n th y

ti m n ng c a vi c ng d ng c a các mô hình này vào trong th c ti n r t l n, đ c bi t
khi vùng ph t n c n c p phát cho các doanh nghi p vi n thông không còn tr ng. Khi
đó, m t doanh nghi p m i v a đ

c thành l p có th thâm nh p th tr

iv

ng vi n thông


ABSTRACT
Along with the development of the hardware technologies, wireless communication
proves its significant role in our social life. However, one of the key problems is the
shortage of valuable spectrum communications. For solving the spectrum scarcity
problem in wireless communications, cognitive radio (CR) proposed by Mitola is one
of a new suitable solution, in which a lower priority user, also known as a cognitive
user or secondary user (SU), has its permission to opportunistically use the white space
of a licensed spectrum band allocated for primary user (PU). Based on spectrum
accessing techniques, the cognitive models is divided into underlay and overlay
models. Having been analyzed in former literatures, the underlay approach is
particularly interested in both academia and industry owing to its advantage on
providing concurrent cognitive and non-cognitive communications.
In designing spectrum sharing underlay systems, with the aim not to harm the primary
system PU, the fact that the transmitted power of the secondary system SU is bounded
leads to its coverage to be reduced. Consequently, its quality declines severely when
the distance from the secondary transmitter to the secondary receiver is gigantic.
Multihop communication is a well-known technique to extend network coverage and
to improve network data rate of wireless systems. Recently, cognitive radio has also
been considered as the radio platform for relaying networks. Depending signal
processing technique used at relay nodes, we can classify multihop communications as
either decode-and-forward (DF) systems or amplify-and-forward (AF) systems.
Obviously, the former systems give better performance than the later because the DF
technique does not amplify noise. Several researches are devoted to study performance
of AF and DF systems in terms of outage probability (OP), bit error rate (BER) and
ergodic capacity under different assumptions for fading channels.
In underlay model, the increasing of number of hops makes both the delay increase
and the ergodic capacity decrease. Thus, it is difficult to find solution for the number
of the optimal hops and the suitable distances to locate the equipment in realistic
circumstance. Besides, in a good transmit condition, we can robust the spectral


system in order to increase the achievable spectral efficiency. Depending on
the channel condition, the transmitter and the relay reconfigure their

vii


parameters and choose the most suitable transmission mode under a defined
BER per symbol constraint. To reduce the hardware complexity, the AF is
suggested to be used instead of DF. Under Rayleigh fading channels, we are
able to derive the closed-form expression of the occurrence probability,
outage probability, bit error probability and achievable spectral efficiency of
the system. Numerous simulations are performed to verify the analytic
results showing that by applying adaptive modulation, the achievable
spectral efficiency of the system is much improved.
4. Model 4: In all three previous models, the feedback channels are assumed to
be perfect with no errors or delay. This last proposed model investigates the
effect of imperfect feedback information to the primary user by using the
interference probability. Besides, the performance of the cognitive DF relay
networks is invested by the outage probability in the general Nakagami-m
fading scenarios.
Obviously, the potential applications of these models proposed above in real
environment are immense, especially in case of run out of needed spectrum. A new
telecommunication company can deploy its business by reusing a licensed spectrum
allocated to another company. These two companies can co-operate to reduce their
business expenditure.
Although the proposed models improve the system performance compared to the
direct model, some assumptions used in our analysis may limit the potential abilities of
these models. Some suggested researches in the future might be concentrated to
heightening the performance using multi-input multi-output technique, applying
different modulation methods such as M-PSK or M-PAM instead of M-QAM, and


c chân vào giai đo n chuyên ngành. Nh các ki n th c tích

c t các quý th y cô trong quá trình h c t n m 2000 đ n nay, tôi m i có

c s t tin h c lên cao và theo nghi p nghiên c u h c thu t.

Tôi xin trân tr ng cám n t p th h
Nguy n Tu n
có đ

ng d n là th y PGS. TS. V

ình Thành, TS.

c. Nh vào s ch b o t n tình và h tr k p th i c a hai th y, tôi đã

c s đ nh h

ng t t và đi đúng con đ

ng nghiên c u đã ch n, ti t ki m r t

nhi u th i gian và công s c.
Tôi xin trân tr ng cám n t t c các đ ng nghi p thu c đ n v công tác Tr

ng

i


M c đích ..................................................................................................... 1

1.2

M c tiêu nghiên c u .................................................................................... 2

1.3

Ph m vi nghiên c u và đ i t

ng nghiên c u .............................................. 3

Ph m vi nghiên c u .............................................................................. 3

1.3.1

it

1.3.2

ng nghiên c u ........................................................................... 3

1.4

Ph

1.5

Các đóng góp chính ..................................................................................... 4



Công ngh truy n thông đa ch ng/ h p tác ......................................... 12

2.1.3

K thu t truy n thích nghi .................................................................. 15

2.2

T ng quan tình hình nghiên c u ................................................................ 16

CH
NG 3
PHÂN TÍCH HI U N NG VÀ V TRÍ T I U I M CHUY N
TI P TRONG MÔ HÌNH HAI CH NG DF NAKAGAMI-m ................................... 20
3.1

Mô hình kênh truy n ................................................................................. 20

3.2

Phân tích hi u n ng ................................................................................... 22

3.3

Bài toán v trí t i u đi m chuy n ti p ....................................................... 24

3.4

K t qu mô ph ng ..................................................................................... 26


x


4.3

Bài toán v trí t i u đi m chuy n ti p ....................................................... 47

4.3.1

T i u v trí đi m chuy n ti p theo tiêu chí c c ti u OP h th ng ....... 47

4.3.2

T i u v trí đi m chuy n ti p theo tiêu chí c c ti u BER trung bình .. 50

4.4

Mô ph ng và k t qu ................................................................................. 51

4.5

K t lu n..................................................................................................... 57

CH
NG 5
PHÂN TÍCH HI U N NG H TH NG I U CH THÍCH NGHI
HAI CH NG AF PHÂN B RAYLEIGH ................................................................ 58
5.1


5.4

K t lu n..................................................................................................... 78

CH
NG 6
KH O SÁT NH H
NG C A CAN NHI U H TH NG A
CH NG DF LÊN H TH NG S C P V I KÊNH H I TI P KHÔNG HOÀN
H O
........................................................................................................ 79
6.1

Mô hình kênh truy n ................................................................................. 79

6.2

Phân tích hi u n ng h th ng ..................................................................... 81

6.2.1

Xác su t can nhi u c a h th ng s c p PI ......................................... 83

6.2.2

Xác su t d ng h th ng th c p .......................................................... 86

6.2.3

Mô ph ng h th ng ............................................................................. 87

4.2 Mô hình vô tuy n nh n th c ba ch ng tuy n tính ....................................... 47
4.3 Xác su t d ng h th ng theo trung bình ℑ p N 0 ( dB ) ............................... 52

Hình 4.4 T l l i bit đ u cu i h th ng theo trung bình ℑ p N 0 ( dB ) ...................... 53
Hình 4.5 Dung l
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình
Hình

ng Shannon theo trung bình ℑ p N 0 ( dB ) .................................. 54

4.6 Kh o sát nh h ng c a v trí PU-Rx lên dung l ng ergodic .................... 55
4.7 So sánh ba Profile quy đ nh v trí relay ....................................................... 56
4.8 nh h ng h s suy hao lên dung l ng ergodic ...................................... 57
5.1 Mô hình h th ng hai ch ng AF đi u ch thích nghi ................................... 59
5.2 L u đ gi i thu t kênh truy n đi u ch thích nghi ...................................... 70


xiii


DANH M C CÁC T
AF
AWGN
BER
BS
CDF
CR
CSI
DF
DSA
DSSC
i.i.d.
i.n.d.
IRN
MIMO
MISO
MRC
OCN
OP
OSA
PDF
PSAM
PU
QoS
RPCN
SC

Probability Density Function
Pilot symbol assisted modulation
Primary User
Quality of Service
Repetition based Coooperative Networks
Selection Combining
Sofware-defined Radio
Switching Efficient Scheme
Single Input Multi Output
Single Input Single Output
Signal to Noise Ratio
Selection relaying
Spectrum Sharing
Secondary User
Spectrum White Space

Wireless Sensor Network

xiv

VI T T T
Khu ch đ i và chuy n ti p
Nhi u c ng tr ng phân b Gauss
T l l i bit
Tr m g c thu phát sóng
Hàm phân b xác su t tích l y
Vô tuy n nh n th c
Thông tin tr ng thái kênh truy n
Gi i mã và chuy n ti p
Truy c p ph t n đ ng

NG 1

M

U

1.1 M c đích
Cùng v i s phát tri n m nh m c a công ngh ph n c ng, thông tin vô tuy n ngày
càng th hi n vai trò không th thi u trong cu c s ng xã h i. Tuy nhiên, m t trong
nh ng v n đ c a thông tin vô tuy n hi n nay là s gi i h n c a tài nguyên ph t n.
Trong nh ng n m g n đây, công ngh vô tuy n nh n th c (Cognitive Radio – CR)
đ

c xem nh là m t gi i pháp ti m n ng đ c i thi n đ chi m d ng ph t n, b gi i

h n b i chính sách phân b ph t n c đ nh [1]. Ý t
th c là cho phép các ng
d ng các b ng t n đã đ
d li u c a các ng

ng c b n c a vô tuy n nh n

i dùng không đ ng ký s d ng t n s (unlicensed users) t n
c c p phép mi n là nó không gây nh h

ng đ n vi c truy n

i dùng đã đ ng ký t n s (lisenced users) [2].

CR đã m ra m t cách th c m i trong vi c dò tìm và s d ng các ngu n tài nguyên

ng đ n h th ng PU s làm cho

công su t phát c a các thi t b SU b gi i h n đ không gây can nhi u cho PU. T đó,
d n đ n ch t l

ng h th ng kênh truy n c a SU b gi m khi kho ng cách gi a các

thi t b thu phát trong h th ng SU đ xa. Nói cách khác, h th ng SU b gi i h n
1


ph m vi vùng ph sóng đ đ m b o ch t l

ng d ch v (quality of service – QoS) cho

toàn b h th ng PU và SU.
gi i quy t bài toán m r ng vùng ph sóng cho h th ng SU, h

ng nghiên c u

ph i h p công ngh truy n thông chuy n ti p vào trong m ng CR đã và đang thu hút
nhi u s quan tâm c a nhà nghiên c u trong nh ng n m g n đây. Trong đó, các thi t
b chuy n ti p có th s d ng k thu t khu ch đ i và chuy n ti p (AF) ho c gi i mã và
chuy n ti p (DF). Trong hai k thu t này, xét v khía c nh hi u n ng ho t đ ng c a
toàn h th ng, k thu t DF cho k t qu t t h n AF vì lý do không khu ch đ i tín hi u
nhi u.
Ngoài ra, hi u n ng c a m ng truy n thông h p tác/ đa ch ng trong đi u ki n ràng
bu c m c can nhi u

nút s c p v n ch a đ


ng ho t đ ng c a h th ng SU, đ xu t áp d ng k thu t truy n thích nghi

bi n đ i chòm sao đi u ch vào h th ng m ng chuy n ti p nh n th c.

2


1.3 Ph m vi nghiên c u và đ i t

ng nghiên c u

1.3.1 Ph m vi nghiên c u
Các nghiên c u t p trung vào thông tin vô tuy n, m ng truy n thông h p tác/đa ch ng,
k thu t vô tuy n nh n th c, ph

ng pháp truy nh p ph d ng n n, k thu t đi u ch

thích nghi.
Trong lu n án này, các gi s đ

c áp d ng cho t t c các mô hình nghiên c u bao

g m:
-

Ch đ truy n trong h th ng th c p là bán song công.

-


K thu t đi u ch và gi i đi u ch trong thông tin vô tuy n có th áp d ng cho

m ng truy n thông k t h p.
-

Các k thu t k t h p: selection combining.

-

Các k thu t truy n thích nghi gi m nh h

-

Kênh truy n fading có phân b : Rayleigh, Nakagami-m.

-

Các mô hình truy n thông h p tác: truy n l p l i.

-

Các giao th c x lý tín hi u t i nút chuy n ti p: AF và DF.

3

ng can nhi u lên h th ng s c p.


1.4 Ph
Ph

+ Dung l

ng d ng h th ng (Ergodic Capacity)

Trong các bài toán thi t k h th ng, các nghiên c u ch y u s d ng hai ph

ng pháp

g m:
1. Ph

ng pháp th nh t là ch ng minh công th c toán h c và sau đó mô ph ng

h th ng đ xác nh n tính đúng đ n c a công th c đ xu t, ví d [4] [5] [6].
ây là ph
2. Ph

ng pháp lu n án áp d ng.

ng pháp th hai là nêu ý t

ng, gi i thu t th c hi n và dùng ph n m m mô

ph ng, ví d nh [7-9].
Chúng ta nh n th y u đi m c a ph
c a ph

ng pháp m t là tính chính xác cao và u đi m

ng pháp hai là tính đ n gi n. Ng

ng lên thi t b s c p thu không v

t


quá m t giá tr ng

ng cho tr

c. Vi c cho phép thay đ i công su t phát theo t ng ký

t truy n thay vì c đ nh công su t phát c a các thi t b trong h th ng th c p giúp
t ng ch t l

ng kênh th c p. Nh m c i thi n h n n a hi u su t s d ng ph t n, lu n

án t p trung nghiên c u mô hình nh n th c v i ph

ng pháp truy nh p ph d ng

n n. C th :
1. Mô hình 1- Hình 3.1: lu n án đ xu t kh o sát mô hình hai ch ng có phân b
kênh t ng quát không đ ng đ u Nakagami-m, k thu t s d ng chuy n ti p d
li u là DF. Mô hình 1 có mô hình ho t đ ng t

ng t [10]. K t qu phân tích

hi u n ng h th ng thông qua xây d ng l i thông s xác su t d ng h th ng
chính xác trong [10], đ xu t công th c OP x p x . D a vào công th c x p x ,
chúng ta có đ


ng t mô hình 1, k thu t chuy n ti p DF đ

trung gian. Hi u n ng h th ng đ

c phân tích

h th ng, t l l i bit h th ng và dung l

c s d ng b i các thi t b

c ba thông s : xác su t d ng

ng ergodic. Trong đó OP chính xác

đ

c xây d ng l i t [13], OP x p x , BER và C là công th c toán h c m i

đ

c đ xu t trong lu n v n. Lu n án c ng th c hi n ch ng minh r ng v i cùng

thông s thi t k ngo i tr k thu t chuy n ti p, r ng h th ng s d ng k thu t
DF cho dung l

ng ergodic h th ng cao h n so v i h th ng s d ng AF. Các

phân tích hi u n ng h th ng đ


đa ch đ , k thu t AF đ
ch t l

c đ xu t thay vì k thu t DF. Thông s đo l

ng h th ng th c p đ

ng

c đ xu t bao g m xác su t d ng h th ng, hi u

su t ph t n và t l l i bit trung bình. Mô hình th ba đ

c nghiên c u kh o sát

trong lu n án này c ng chính là mô hình đ u tiên th c hi n nghiên c u k t h p
c ba công ngh g m công ngh vô tuy n nh n th c, công ngh truy n thông
h p tác và k thu t đi u ch thích nghi v i đa ch đ đi u ch .

ây c ng là mô

hình đ u tiên xem xét kênh truy n can nhi u trong vi c đi u ch nh các m c đi u
ch thích h p. Các k t qu đ t đ
tri n cho các nghiên c u trong t

c c a mô hình nghiên c u này là c s phát
ng lai.

4. Mô hình 4 - Hình 6.1: Trong c ba mô hình tr



c kh o sát thông qua xác su t d ng h th ng [19]. Mô

hình 4 là mô hình m r ng (đa ch ng) so v i mô hình đ

c trình bày trong bài

báo [20] (hai ch ng).
1.6 Nh n xét và các ng d ng c a nghiên c u
V i m c tiêu gi i quy t bài toán khan hi m ph t n c a lu n án, ng d ng chính c a
vi c s d ng công ngh vô tuy n nh n th c là cho phép hai h th ng s d ng đ ng

6


th i m t vùng ph t n đ

c c p phép. C th , gi s vùng ph t n đã c p phép cho các

công ty khai thác d ch v vi n thông không còn tr ng. Vi c m t công ty m i mu n
kinh doanh vi n thông là đi u khó đáp ng đ

c n u không s d ng công ngh nh n

th c. Vi c qu n lý ph t n s cho bi t thông tin vùng ph nào có hi u su t s d ng
th p t i t ng th i đi m nào. N u vùng ph có hi u su t th p phù h p v i nhu c u s
d ng c a công ty này, vi c h p tác gi a công ty đã đ
dùng s c p) và công ty m i (h th ng ng

c c p vùng ph (h th ng ng

Station - BS) thay vì đ

c truy n tr c ti p, công ngh h p tác cho phép ng

i s d ng

d ch v là các tr m trung chuy n. Trong khi đó, mô hình đa ch ng phù h p h n v i
m ng c m bi n không dây (Wireless Sensor Network - WSN). Trong h th ng WSN,
các thi t b ho t đ ng ch y u thông qua k t n i đa ch ng vì lý do gi i h n kho ng
cách gi a các thi t b , gi i h n ngu n đi n/công su t phát, c ng nh không yêu c u s
l u đ ng cao c a các thi t b m ng.
M t vài tài li u đ c p đ n các s n ph m ho c các chu n có th tích h p công ngh vô
tuy n nh n th c vào d ch v th c ti n. N m 2008, FCC đã th c hi n d án ki m tra t
su t s d ng c a các vùng ph tr ng b ng các thi t b đo đ c c a các hãng Motorola,
Philips, Adaptrum và I2R [1]. N m 2009,
s n xu t các b x lý có th l p trình đ

i h c Linköping (Th y

i n) nghiên c u

c chuyên d ng cho các ng d ng vô tuy n tái

c u hình v i m c chi phí th p [21].
1.7 H

ng m r ng

Trong các gi thi t đ u tiên khi phát bi u mô hình h th ng, đ c đi m chung c a các
mô hình đ


ng pháp
c áp d ng

cho các h th ng s d ng k thu t đi u ch khác nh MPSK, M-PAM… mà không
làm m t tính t ng quát.
Ngoài ra, trong các mô hình đ xu t, công su t phát

t ng khe th i gian ch đ

c

kh o sát ph thu c vào ràng bu c can nhi u quy đ nh b i h th ng s c p và h s
kênh truy n t c th i nh n đ

c c a khe th i gian đó. Trong th c t , công su t phát còn

ph thu c ràng bu c đi u ki n ph n c ng nh gi i h n ngu n n ng l
cho h th ng, gi m m c đ can nhi u nh h

ng cung c p

ng lên các thi t b khác khi h s kênh

truy n đ bé.
1.8 C u trúc c a lu n án
B c c c a lu n án đ

c trình bày bao g m sáu Ch


ng sáu trình bày b n mô hình đ xu t và nghiên c u. Trong đó,
ng hai và Ch

ng ba đ

c kh o sát v i gi s thi t b th c p

thu không th nh n d li u tr c ti p t thi t b th c p ngu n vì lý do vùng ph sóng

8


c a máy phát s c p gi i h n ho c có các v t ch n n m ngay trên đ
ti p c a hai thi t b này. Lúc này, vi c chia đ

ng truy n tr c

ng truy n gi a hai thi t b này thành

nhi u ch ng là c n thi t. Trong khi đó, mô hình trong Ch

ng n m đ

c kh o sát khi

hai thi t b ngu n và thi t b đích c a h th ng th c p có th th c hi n vi c truy n d
li u tr c ti p. Khi đó, vi c s d ng công ngh đa ch ng nh m m c đích nâng cao h n
n a ch t l

ng kênh th c p.


N i dung c a Ch

ng b n. Bài toán tìm v trí đi m chuy n ti p

ng ba và b n.

ng n m đ c p tr

ng h p thi t b thu th c p có th nh n tín hi u

tr c ti p t thi t b phát th c p, nh m m c tiêu gia t ng ch t l
th c p, kênh chuy n ti p đ
thu đ

cs đ

ng h th ng truy n

c s d ng đ h tr . T i thi t b thu th c p, các tín hi u

c k t h p theo tiêu chu n phân t p thu là k t h p l a ch n (Selection

Combining – SC). Ch

ng này kh o sát h th ng hai ch ng ng v i c hai tr

ng h p

không ho c có áp d ng đi u ch thích nghi vào h th ng. Nh m gi i quy t bài toán