TỔNG QUAN
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, với lĩnh vực viễn thông dẫn đầu Sự ra đời của nhiều hệ thống vô tuyến và chuẩn giao tiếp như Wifi, LTE, Wimax, HSPA+ đã đáp ứng nhu cầu truyền thông vô tuyến, nhưng tần số là tài nguyên có hạn và đang cạn kiệt Để cải thiện hiệu suất sử dụng phổ tần số, kỹ thuật đa truy cập phi trực giao (NOMA) đã được công nhận là một giải pháp tiềm năng NOMA cho phép gửi nhiều tín hiệu cùng lúc trên cùng một băng tần đến nhiều người dùng khác nhau, thông qua việc ghép tuyến tính dữ liệu và sử dụng cơ chế khử nhiễu tuần tự (SIC) để giải mã ở phía thu.
Tín hiệu truyền qua môi trường vô tuyến dễ bị tấn công và nghe lén, do đó, các phương pháp bảo mật thường được áp dụng ở lớp ứng dụng như mã hóa và xác thực (WEP, WPA, ) Tuy nhiên, việc triển khai các giải pháp này yêu cầu kỹ thuật cao và tích hợp vào hệ thống Đồng thời, các phương thức tấn công mạng cũng liên tục phát triển Hiện nay, nghiên cứu đang hướng tới việc tăng cường bảo mật cho mạng vô tuyến ở lớp vật lý, dựa trên lý thuyết bảo mật thông tin, cho thấy rằng một hệ thống truyền thông không dây an toàn khi dung lượng kênh truyền hợp pháp lớn hơn kênh truyền nghe lén, từ đó đạt được hiệu quả bảo mật mà không cần sử dụng thuật toán mã hóa phức tạp.
Một trong những phương pháp nghiên cứu bảo mật lớp vật lý hiệu quả là kỹ thuật beamforming Kỹ thuật này điều chỉnh dòng điện và pha cho một mảng anten, nhằm tối ưu hóa tín hiệu đến mục tiêu mong muốn, trong khi giảm thiểu tín hiệu ở các hướng khác.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
BẢO MẬT LỚP VẬT LÝ
Trong môi trường làm việc hiện đại, việc tìm kiếm và trao đổi thông tin đã trở thành thói quen thiết yếu Sự phát triển của các thiết bị công nghệ cao như smartphone, laptop và smart TV, cùng với nhu cầu làm việc linh hoạt trong thời đại công nghiệp 4.0, đã thúc đẩy sự tiến bộ không ngừng của thông tin vô tuyến.
Do tính chất phát sóng tự do, truyền thông không dây dễ bị tấn công nghe lén và đánh cắp dữ liệu từ bên thứ ba, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như an ninh, quân sự, tài chính ngân hàng và truyền hình trả tiền Việc nghe lén thông tin không chỉ đe dọa an ninh quốc gia mà còn ảnh hưởng đến bảo mật thông tin và bản quyền truyền hình Vì vậy, việc tìm kiếm giải pháp bảo mật hiệu quả để đảm bảo tính bảo mật và toàn vẹn thông tin trong quá trình truyền thông là vô cùng cần thiết.
Trong mạng không dây hiện nay, nhiều hệ thống bảo mật dựa vào các thuật toán phức tạp, nhưng giả định rằng kẻ xấu có khả năng tính toán hạn chế là không thuyết phục Tri thức con người là vô tận, và sự phát triển của công nghệ, đặc biệt là siêu máy tính như máy tính lượng tử, đã tạo ra khả năng tính toán vượt trội Điều này cho thấy cần phải xem xét lại các phương pháp bảo mật hiện tại để đối phó với những thách thức mới.
Gần đây, đã có nhiều nghiên cứu quan trọng về khả năng của lớp vật lý trong việc cung cấp thông tin liên lạc không dây an toàn Mô hình này, được gọi là bảo mật thông tin ở lớp vật lý, nghiên cứu khả năng truyền tải dữ liệu một cách bảo mật hoàn hảo giữa máy phát và máy thu.
Hướng tiếp cận bảo mật lớp vật lý được xây dựng dựa trên lý thuyết bảo mật thông tin, với nguyên tắc cơ bản là một hệ thống truyền thông không dây chỉ có thể đảm bảo an toàn nếu dung lượng kênh truyền hợp pháp vượt trội hơn so với dung lượng kênh truyền bất hợp pháp.
Cách tiếp cận này, mặc dù đơn giản, nhưng rất hiệu quả vì nó tập trung vào việc giải quyết vấn đề bảo mật từ cấp độ thông tin, giúp giảm thiểu khả năng thu thập thông tin bất hợp pháp.
Bảo mật lớp vật lý là một phương pháp hiệu quả để đảm bảo an toàn thông tin mà không cần sử dụng các thuật toán mã hóa phức tạp Mô hình bảo mật này cho phép tăng cường bảo mật từ lớp vật lý, giúp giảm thiểu rủi ro và tấn công mạng Hình 2.1 minh họa một mô hình bảo mật lớp vật lý đơn giản với sự tham gia của Alice.
Alice (A) muốn giao tiếp với Bob (B), trong khi Eva (E) có ý định nghe lén thông tin mà Alice gửi đến Bob Giả sử dung lượng kênh giữa A và B là C, và dung lượng kênh nghe lén cũng là C, thì dung lượng kênh bảo mật được định nghĩa dựa trên các yếu tố này.
Hình 2.1 Mô hình bảo mật lớp vật lý với 3 nút cơ bản
Theo công thức (2.1), dung lượng bảo mật được định nghĩa là một đại lượng không âm Khi dung lượng kênh dữ liệu vượt quá dung lượng kênh nghe, điều này cho thấy khả năng bảo mật được cải thiện.
Để đánh giá mức độ bảo mật của các hệ thống vô tuyến, các nhà nghiên cứu đã xác định rằng dung lượng bảo mật được tính bằng hiệu của dung lượng kênh dữ liệu và dung lượng kênh nghe lén Những thông số này giúp so sánh và đánh giá hiệu quả bảo mật trong các hệ thống truyền thông.
Xác suất dừng bảo mật (Secrecy Outage Probability - SOP) được định nghĩa là xác suất mà dung lượng bảo mật thấp hơn một giá trị dương nhất định ℎ Công thức tính SOP phản ánh khả năng bảo vệ thông tin trong các hệ thống truyền thông.
Xác suất dung lượng bảo mật khác không (PNSC) là một chỉ số quan trọng trong bảo mật hệ thống, phản ánh khả năng mà dung lượng Shannon của kênh truyền dữ liệu vượt qua dung lượng kênh nghe trộm Công thức tính PNSC giúp đánh giá mức độ an toàn của thông tin trong quá trình truyền tải.
Dung lượng bảo mật trung bình (Average Secrecy Capacity (ASC)): là giá trị trung bình của dung lượng bảo mật. ̅̅̅̅̅
VÔ TUYẾN NHẬN THỨC
Trong vài thập kỷ qua, mạng truyền thông vô tuyến đã phát triển nhanh chóng, phục vụ cho số lượng ngày càng tăng các thiết bị thông minh Tuy nhiên, sự phát triển này đi kèm với vấn đề cạn kiệt nguồn tài nguyên phổ tần, một vấn đề không thể tránh khỏi do băng tần là tài nguyên hữu hạn Điều này đòi hỏi các nhà nghiên cứu và nhà đầu tư phải tìm kiếm những giải pháp hiệu quả để giải quyết thách thức này.
Vào năm 1999, trong một hội thảo tại Viện Công nghệ Hoàng gia Stockholm, Joseph Mitola đã giới thiệu khái niệm vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio).
Các mạng thông tin vô tuyến hiện nay đang áp dụng công nghệ hiện đại để nâng cao chất lượng dịch vụ và khai thác hiệu quả tần số được cấp phép Mặc dù vậy, phổ tần của các mạng này vẫn chưa được khai thác triệt để, còn tồn tại những hố phổ chưa được sử dụng.
Hình 2.2: Minh họa hố phổ
Công nghệ vô tuyến nhận thức được phát triển để tối ưu hóa việc sử dụng phổ tần, cho phép người dùng phụ khai thác phổ tần chia sẻ mà không làm ảnh hưởng đến người dùng chính được cấp phép Nó cho phép sử dụng các khoảng phổ trống, hay còn gọi là hố phổ, trong thời gian thực Khi người dùng chính bắt đầu sử dụng phổ tần, người dùng vô tuyến nhận thức cần chuyển sang hố phổ khác hoặc điều chỉnh công suất phát và sơ đồ điều chế để tránh gây nhiễu cho người dùng chính.
2.2.2 Khái niệm vô tuyến nhận thức.
Vô tuyến nhận thức là một mô hình tiên tiến với khả năng tự nhận thức các thực thể và phản ứng nhạy bén với môi trường xung quanh Công nghệ này cho phép mạng tự cấu hình và tái thiết lập nhanh chóng, đánh dấu một bước ngoặt trong việc sử dụng phổ tần vô tuyến Vô tuyến nhận thức không chỉ là một công nghệ mới mà còn mang lại sự linh hoạt trong việc cảm biến, nhận biết và khai thác phổ tần hiện có tại thời điểm cụ thể Hiện nay, có nhiều định nghĩa khác nhau về vô tuyến nhận thức, phản ánh sự đa dạng và tiềm năng của công nghệ này.
J Mitola đã định nghĩa : Vô tuyến nhận thức là một bước tiến của SDR, nó có thể thiết lập các thông số như băng tần, giao diện, giao thức vô tuyến, trong môi trường biến đổi theo không gian và thời gian, nhằm tối ưu việc sử dụng phổ vô tuyến.
Vô tuyến nhận thức là hệ thống phát và nhận tần số vô tuyến, được thiết kế để thông minh phát hiện tần số đang được sử dụng Hệ thống này có khả năng nhanh chóng chuyển đổi sang các tần số tạm thời không sử dụng, nhằm tránh gây nhiễu cho các hệ thống đã được cấp phép khác.
Theo giáo sư Saymon Haykin, vô tuyến nhận thức là một hệ thống truyền thông vô tuyến thông minh, có khả năng nhận biết và thích nghi với môi trường xung quanh Hệ thống này tự động điều chỉnh các thông số như công suất phát, tần số sóng mang và phương pháp điều chế trong thời gian thực, nhằm đáp ứng với sự thay đổi của môi trường.
Sử dụng hiệu quả phổ tần số vô tuyến.
Truyền thông độ tin cậy cao tại mọi thời điểm.
2.2.3 Mục tiêu của vô tuyến nhận thức
Mạng vô tuyến nhận thức nhằm tối ưu hóa tài nguyên như tần số, thời gian và công suất truyền tải, đóng vai trò quan trọng trong việc sử dụng quang phổ hiệu quả cho các hệ thống truyền thông vô tuyến tương lai Với sự gia tăng người dùng và yêu cầu dịch vụ cao, công nghệ vô tuyến nhận thức cho phép cải thiện hiệu quả sử dụng phổ bằng cách cảm nhận môi trường và phát hiện các khoảng phổ trống để cấp phép sử dụng Tần số không sử dụng được xem như hố phổ, từ đó có thể cấp phát cho người sử dụng phụ.
Sự liên kết trong việc sử dụng phổ vô tuyến là một ví dụ điển hình của mạng vô tuyến nhận thức Kỹ thuật vô tuyến nhận thức không chỉ áp dụng cho các mạng lưới không được cấp phép mà còn có thể cải thiện hiệu quả sử dụng phổ tần trong các mạng lưới được cấp phép.
2.2.4 Chức năng vô tuyến nhận thức
Hệ thống vô tuyến nhận thức có 4 chức năng chính[4] Đó là:
Cảm biến phổ tần có khả năng xác định sự hiện diện của người sử dụng chính trong dải tần số, cho phép vô tuyến nhận thức chia sẻ kết quả phát hiện với các mạng vô tuyến khác Mục tiêu chính của cảm nhận phổ là nhận diện tình trạng của phổ tần và hoạt động của người dùng chính, thông qua việc phát hiện chu kỳ của băng tần gốc, nhằm đảm bảo rằng việc truyền tín hiệu không làm ảnh hưởng đến băng tần này.
Quản lý phổ trong mạng vô tuyến nhận thức (CR) là quá trình tối ưu hóa việc sử dụng các khoảng phổ trống, nhằm đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) trong thông tin Quá trình này bao gồm hai chức năng chính: phân tích phổ để xác định các khoảng phổ khả dụng và quyết định phổ để lựa chọn khoảng phù hợp nhất.
Phân tích phổ là quá trình quan trọng trong việc ước lượng dung lượng và chất lượng của các hố phổ Một trong những nhiệm vụ chính của chức năng này là tính toán dung lượng phổ, thường được thực hiện thông qua việc xem xét băng thông và công suất truyền cho phép Dung lượng phổ có thể được tính toán dựa trên các yếu tố này để đảm bảo hiệu quả trong việc sử dụng tài nguyên phổ.
Băng thông (B), công suất tín hiệu nhận từ người dùng CR (S), công suất nhiễu của bộ nhận (N) và công suất nhiễu xuyên kênh (I) đều ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ trong hệ thống CR Ngoài dung lượng, các yếu tố như thời gian trễ, tốc độ lỗi liên kết và thời gian chiếm giữ cũng cần được xem xét Dung lượng còn phụ thuộc vào nhiễu liên kênh và suy hao Hiện nay, việc phân tích và mô hình hóa phổ trong hệ thống CR đang được phát triển, tuy nhiên, để xác định khoảng phổ phù hợp cho nhiều ứng dụng, cần mở rộng nghiên cứu về các dải phổ và kết nối các thông số đặc trưng để đưa ra quyết định hợp lý.
Quyết định về phổ tần số được thực hiện dựa trên yêu cầu của người dùng, bao gồm tốc độ dữ liệu, tốc độ lỗi chấp nhận được, giới hạn trễ, phương thức truyền dẫn tín hiệu và băng thông Từ đó, các thiết lập cho dải phổ tương thích có thể được lựa chọn theo quy định của pháp luật.
TỔNG QUAN VỀ NOMA VÀ SIC
2.3.1 Kỹ thuât đa truy cập phi trực giao NOMA
NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) là một kỹ thuật đa truy cập phi trực giao, được kỳ vọng sẽ nâng cao hiệu suất phổ trong mạng thông tin di động.
Khác với các kỹ thuật đa truy cập truyền thống trong thông tin di động, NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) sử dụng miền công suất để thực hiện đa truy cập, thay vì dựa vào miền thời gian, miền tần số hay số hóa.
NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) có khả năng phân biệt rõ ràng về công suất tín hiệu Phương pháp này cách ly hoàn toàn tín hiệu mức cao tại máy thu và chỉ giữ lại tín hiệu mức thấp, từ đó khai thác sự khác biệt về độ suy hao giữa các người dùng Tuy nhiên, để thực hiện được điều này, NOMA yêu cầu xử lý công suất bổ sung trong máy thu.
NOMA giới thiệu tính phi trực giao một cách có chủ ý qua miền thời gian, miền tần số hoặc số hóa, giúp tách kênh thu tín hiệu dựa trên sự chênh lệch công suất giữa các người dùng Để trích xuất tín hiệu, phương pháp khử giao thoa tuần tự (SIC) được áp dụng trong máy thu Độ lợi kênh phụ thuộc vào độ suy hao kênh truyền và tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) giữa các người dùng Mặc dù việc chia sẻ năng lượng làm giảm công suất dành cho mỗi người dùng, nhưng cả người dùng có độ lợi kênh cao và thấp đều được hưởng lợi từ việc lên lịch thường xuyên hơn và được cấp thêm băng thông Nhờ đó, NOMA cải thiện hiệu suất hệ thống và đảm bảo phân bổ công bằng cho tất cả người dùng.
Khái niệm NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) đã được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống không dây và được mở rộng cho nhiều ứng dụng mới NOMA đường lên có khả năng đạt tỷ lệ lỗi bit gần tương đương với hệ thống OFDMA nhưng với hiệu suất phổ tốt hơn Nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc áp dụng NOMA trong các mạng vô tuyến nhận thức quy mô lớn với người dùng được triển khai ngẫu nhiên có thể sử dụng phương pháp hình học ngẫu nhiên Bên cạnh đó, NOMA cũng được áp dụng trong các hệ thống MIMO (Multiple Input Multiple Output) và mở rộng cho các tình huống hợp tác, trong đó người dùng có điều kiện kênh tốt có thể hỗ trợ người dùng khác trong điều kiện kênh kém.
Ngoài phương pháp đa truy cập phi trực giao, còn nhiều phương pháp khác có khả năng hỗ trợ nhiều kết nối hơn so với các hệ thống truyền thống Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh mạng 5G đang phát triển mạnh mẽ, giúp nâng cao khả năng kết nối cho người dùng.
2.3.2 Kỹ thuật loại bỏ giao thoa một cách tuần tự (SIC)
Kỹ thuật NOMA sử dụng phương pháp giải mã tín hiệu tại máy thu thông qua kỹ thuật loại bỏ giao thoa tuần tự Nhờ vào kỹ thuật này, máy thu có khả năng nhận nhiều dữ liệu khác nhau, từ đó tăng cường tốc độ truyền nhận dữ liệu trong hệ thống.
Phương pháp loại bỏ giao thoa tuần tự (SIC) được áp dụng trong NOMA để giải mã tín hiệu của từng người dùng (UE) Trong NOMA, công suất được phân bổ cho UE xa trạm gốc nhiều hơn, trong khi UE gần trạm gốc nhận công suất thấp hơn Tất cả UE nhận cùng một tín hiệu mang thông tin, và mỗi UE sẽ giải mã tín hiệu mạnh nhất trước, sau đó trừ đi tín hiệu đã giải mã từ tín hiệu nhận được Quá trình SIC sẽ tiếp tục lặp lại phép trừ cho đến khi tín hiệu riêng của UE được phát hiện, cho phép UE gần trạm gốc loại bỏ tín hiệu của UE xa hơn.
Hình 2.5: Phương pháp loại bỏ giao thoa một cách tuần tự SIC
Trong hình 2.5, nguồn phát cung cấp hai tín hiệu cho hai UE cùng lúc với tần số và băng thông giống nhau Tại mỗi UE, tín hiệu nhận được bao gồm cả hai tín hiệu, trong đó UE sẽ ưu tiên giải mã tín hiệu mạnh trước và coi tín hiệu còn lại là nhiễu Sau khi giải mã thành công, tín hiệu nhiễu sẽ bị loại bỏ, chỉ còn lại một tín hiệu duy nhất Quá trình SIC sẽ lặp lại cho nhiều UE cho đến khi tín hiệu mong muốn được giải mã hoàn toàn.
LÝ THUYẾT VỀ MẢNG ANTEN
Mảng anten là một hệ thống bao gồm nhiều anten được bố trí gần nhau, tạo ra chùm bức xạ ở các vị trí khác nhau Có nhiều loại mảng anten, bao gồm hai chiều, một chiều, tuyến tính và không tuyến tính Trong nghiên cứu này, chúng tôi tập trung vào mảng anten tuyến tính, với các anten sắp xếp trên một đường thẳng và được cấp dòng đồng nhất về biên độ nhưng khác nhau về pha, từ đó tạo ra trường ở vùng xa của hệ thống.
E ref (biên độ trường của từng anten phần tử) trong nghiên cứu này được xác định là E ref = 1, dẫn đến E T Hệ số sắp xếp AF được tính theo công thức cụ thể.
Trong nghiên cứu này, số lượng anten N của nút S và bước sóng λ của tín hiệu truyền được xem xét, với k=2π/λ và khoảng cách giữa các anten trong mảng anten là d= λ/2(1-1/N) Hệ số pha β cung cấp cho các phần tử anten được xác định là β=-k*d Giá trị AF (N, φ) phụ thuộc vào các biến ϕ (0≤ϕ≤π) và số lượng anten N, do đó, khi N và ϕ thay đổi, giá trị AF (N, φ) cũng sẽ thay đổi theo Hình 2.6 và Hình 2.7 minh họa đồ thị của AF (N, φ) với N=5 trên tọa độ cực và tọa độ cầu.
Hình 2.6 Đồ thị bức xạ 2 chiều của mảng gồm 5 anten
Hình 2.7 Đồ thị bức xạ 3 chiều của mảng gồm 5 anten
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đưa ra mô hình gồm 3 nút mạng như Hình
1 Mô hình này gồm nút nguồn S, nút đích D, và nút nghe lén E Trong đó, nút nguồn S sử dụng công nghệ NOMA để truyền dữ liệu đến nút đích D Nút nghe lén E cố gắng để nghe tín hiệu truyền từ S đến D.
Hình 3.1 Mô hình mạng NOMA gồm nút S là mảng anten, nút đích D và nút nghe lén E
Các giả thuyết đưa ra trong mô hình như sau:
Nút nguồn S có N anten, nút đích và nút nghe lén chỉ sử dụng 1 anten.
Nguồn S có thể điều chỉnh búp sóng để nút D thu được tín hiệu cực đại của búp sóng.
Tất cả các kênh truyền là kênh Rayleigh fading.
Tất cả các tín hiệu nhiễu trắng (AWGN) tại bộ thu thu được có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai tín hiệu nhiễu là N 0
Trong mô hình này, nút S được đặt tại gốc tọa độ, trong khi các nút D và E đều nằm trên một đường tròn có tâm tại gốc tọa độ với bán kính bằng 1.
KỸ THUẬT NOMA
Kỹ thuật NOMA là kỹ thuật mà hai tín hiệu lại với nhau dưới dạng sau [11]: x S = α 1 x 1 + α 2 x 2
1 và 2 sẽ được cộng tuyến tính
Dữ liệu tổng hợp sẽ được gửi đi, với hệ số phân chia công suất phát cho các tín hiệu 1 và 2, trong đó hệ số 1 lớn hơn 2 Điều này có nghĩa là tín hiệu 1 sẽ được phân công công suất phát lớn hơn tín hiệu 2.
Sau khi tín hiệu 1 và 2 được ghép theo công thức (3.1), tín hiệu này sẽ được truyền đến một mảng anten với hệ số AF như trong công thức (2.6) Tín hiệu đầu ra tại nút S sẽ có dạng theo công thức (3.2), cụ thể là: x S _ AF = AF ( N , φ SD ) α 1 x 1 + α 2 x 2.
Tín hiệu x S-AF này sẽ được truyền trong môi trường vô tuyến đến nút D.
BẢO MẬT LỚP VẬT LÝ TRONG MẢNG NOMA
Tín hiệu từ nguồn phát (nút S) sau khi đi qua môi trường vô tuyến sẽ đến bộ thu Khi đó, tín hiệu tại nút D nhận được là: y =
Trong đó, ℎ là hệ số kênh truyền fading Rayleigh giữa S và D,
Giá trị của mảng anten theo hướng nút D, ký hiệu là AF(N, φ SD), đại diện cho nhiễu cộng tại D Nhiễu này được mô hình hóa như một biến ngẫu nhiên có phân phối Gauss, với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng 0.
Trong kỹ thuật NOMA, nút đích D sử dụng kỹ thuật khử nhiễu tuần tự (SIC) để giải mã dữ liệu, bắt đầu với dữ liệu 1 do nó được phân bổ công suất cao hơn so với dữ liệu 2.
Sau khi giải mã thành công, nút đích sẽ loại bỏ thành phần α 1 AF (N, φ SD) khỏi tín hiệu nhận được Tín hiệu còn lại sẽ là dữ liệu 2 cộng với nhiễu, tạo thành tín hiệu y.
Tương tự, nút E cũng thu được tín hiệu như sau:
( trong đó, ℎ là hệ số kên h truy ền fadi ng Ray leig h giữ a S và E,
) l à giá trị của mản g ante n theo phư ơng ϕ SE
(the o phư ơng nút ngh e lénE), là nhiễ u cộn g tại E (là một biến ngẫu nhiên có phân phối Gauss với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng
Nút nghe lén E cũng sẽ sử dụng kỹ thuật SIC để giải mã tín hiệu
Sau khi giải mã thành công 1 , nút E sẽ còn lại tín hiệu của 2 như sau: y
Các đại lượng g SD , g SE , G SD , G SE , lần lượt được cho bởi các công thức
Từ công thức (3.4), (3.5) và (3.8) tỷ số SNR đạt được tại D để giải mã và là:
Trong công thức (9) và (10), Q là tỷ số mức công suất tín hiệu trên công suất nhiễu và được xác định như sau:
Trong mô hình này, ta xem xét trường hợp tệ nhất là nút E áp dụng nguyên lý SIC tốt nhất.
Từ công thức (3.6), (3.7) và (3.8), tỷ số SNR đạt được tại nút nghe lén E để lấy 1 và 2 là:
Xét kên h truy ền tron g mô hìn h hệ thố ng là kên h truy ền fadi ng Ray leig h, có
F của các độ lợi kên h g là
Trong đó: là hệ số suy hao kênh truyền. Dung lượng kênh truyền tại nút đích và nút nghe lén:
Với i = 1, 2. Dung lượng kênh truyền bảo
T LỚP VẬT LÝ TRONG MẠNG NOMA KẾT HỢP MẢNG
Xác suất dừng bảo mật đề cập đến khả năng mà dung lượng bảo mật nhỏ hơn ngưỡng tốc độ ℎ đã được xác định Các công thức dưới đây sẽ giúp đánh giá hiệu suất của xác suất dừng bảo mật trong mạng thứ cấp, đồng thời cũng xem xét khả năng nghe lén của nút nghe lén E.
Như vậy, xác suất dừng bảo mật lớp vật lý của dữ liệu 1 là:
Thay các công thức (3.16), (3.17) vào (3.19) được công thức cho 1 như sau: Đặt =− Công thức (20) được viết lại như sau:
Trong điều kiện xấu nhất, nút nghe lén E có khả năng giải mã tín hiệu 1 một cách hiệu quả nhất, đặc biệt khi nó có thể loại bỏ nhiễu đồng kênh Khi đó, xác suất dừng được điều chỉnh từ công thức (3.21) như sau:
Tương tự như công thức (3.19), xác suất dừng bảo mật lớp vật lý của dữ liệu là:
Thay các công thức (16) và (17) vào (26), được: x
∫ λ SD e − λ SD x Pr [ G S D xQ α 2 < θ ] dx
XÁC SUẤT DỪNG BẢO MẬT LỚP VẬT LÝ TRONG MẠNG NOMA KẾT HỢP MẢNG ANTEN
Các kết quả mô phỏng được thực hiện bằng phần mềm MatLab theo phương pháp Monte-Carlo với số phép thử
10000 lần Công thức (3.25) và công thức (3.27) lần lượt là xác suất dừng bảo mật lớp vật lý theo lý thuyết của 1 và 2
4.1 ĐÁNH GIÁ THEO HỆ SỐ ANPHA
Hình 4.1 thể hiện xác suất dừng bảo mật lớp vật lý theo hệ số phân chia công suất giữa 2 tín hiệu 1 và 2
Các thông số mô phỏng: số anten của S là N=5; anten của D =1, của E =1; Q=1và 5dB; Rt=0.2; G SE =1(hay ϕ SE 0 ); λ SD =1, λ SE =1.
Hình 4.1 Xác suất dừng theo hệ số phân chia công suất 1với G SE =1
Kết quả từ Hình 4.1 cho thấy sự tương đồng giữa lý thuyết và mô phỏng Cụ thể, khi hệ số 1 gia tăng, xác suất dừng của 1 giảm, trong khi xác suất dừng của 2 lại tăng lên.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ
ĐÁNH GIÁ THEO HỆ SỐ ANPHA
Hình 4.1 thể hiện xác suất dừng bảo mật lớp vật lý theo hệ số phân chia công suất giữa 2 tín hiệu 1 và 2
Các thông số mô phỏng: số anten của S là N=5; anten của D =1, của E =1; Q=1và 5dB; Rt=0.2; G SE =1(hay ϕ SE 0 ); λ SD =1, λ SE =1.
Hình 4.1 Xác suất dừng theo hệ số phân chia công suất 1với G SE =1
Kết quả từ Hình 4.1 cho thấy sự tương đồng giữa lý thuyết và mô phỏng Cụ thể, khi hệ số 1 tăng, xác suất dừng của 1 giảm, trong khi xác suất dừng của 2 lại tăng lên.
Khi tỷ lệ phân chia công suất giữ nguyên ở mức 1, sự gia tăng của Q sẽ làm tăng xác suất dừng của 1 và giảm xác suất dừng của 2 Điều này có thể hiểu rằng, với công suất tín hiệu cao hơn, nút nghe lén sẽ thu được tín hiệu rõ ràng hơn, dẫn đến việc tăng xác suất dừng, đồng nghĩa với việc bảo mật bị giảm sút.
Khi hệ số G SE giảm xuống 0.1 hoặc ϕ SE b 0, trong khi các thông số khác giữ nguyên, kết quả mô phỏng cho thấy xác suất dừng của 1 và 2 đều giảm khi 1 tăng Đồng thời, khi Q tăng lên, xác suất dừng của 2 sẽ giảm, trong khi xác suất dừng của 1 lại giảm theo cách khác so với kết quả ở Hình 4.1.
Hình 4.2 Xác suất dừng theo hệ số phân chia công suất 1 với G SE =0.1
ĐÁNH GIÁ THEO SỐ LƯỢNG ANTEN
Hình 4.3 minh họa xác suất dừng của 1 và 2 khi số lượng anten tại nút S được điều chỉnh Các thông số mô phỏng khác bao gồm QB và 5dB; λ SD =1, λ SE =1; số anten của D và E là 1; Rt=0.2; G SE =0.1.
Hình 4.3 Xác suất dừng theo số lượng anten ở nút S
Kết quả từ Hình 4.3 cho thấy rằng việc tăng số lượng anten trong mảng sẽ làm giảm xác suất dừng của bảo mật lớp vật lý cho các trường hợp 1 và 2 Bên cạnh đó, khi hệ số Q_dB được nâng cao (với số lượng anten không đổi), xác suất dừng của 1 và 2 cũng giảm theo Tuy nhiên, việc gia tăng số lượng anten có thể dẫn đến nhiều vấn đề phát sinh, nhưng yếu tố này không được xem xét trong nghiên cứu hiện tại.
ĐÁNH GIÁ THEO HỆ SỐ SNR (Q(DB))
Hình 4.4 minh họa xác suất dừng của 1 và 2 khi hệ số Q_dB (mức công suất tín hiệu) thay đổi Các thông số mô phỏng khác bao gồm số anten của S là N=5, số anten của D và E lần lượt là 1, G SE có giá trị 0.1 (hoặc ϕ SE b 0) và 1, cùng với λ SD và λ SE đều bằng 1, và Rt=0.2.
Kết quả từ Hình 4.4 cho thấy xác suất dừng của tín hiệu 2 phù hợp giữa lý thuyết và mô phỏng Đối với tín hiệu 1, có sự khác biệt giữa xác suất dừng lý thuyết và mô phỏng khi Q_dB lớn hơn 5dB (với Gse = 0.1), và sự khác biệt này rõ rệt hơn khi Gse = 1 Nguyên nhân của sự khác biệt này được giải thích từ công thức (3.21).
Giả sử mẫu số [G SE Qα 2 g SE +1] gần bằng 1 khi hệ số G SE Qα 2 g SE nhỏ hơn 1 nhiều Tuy nhiên, giả sử này không còn đúng khi Q tăng hoặc G SE lớn Khi đó, xác suất dừng bảo mật lý thuyết sẽ lớn hơn so với kết quả mô phỏng.
Hình 4.4 Xác suất dừng theo hệ số Q(dB)
Kết quả từ Hình 4.4 cho thấy rằng khi G SE lớn, tức là nút nghe lén E ở gần nút D, thì khi Q_dB tăng, khả năng giải mã tín hiệu từ nút S của nút nghe lén sẽ tốt hơn, dẫn đến giảm bảo mật và tăng xác suất dừng bảo mật vật lý.
4.4 ĐÁNH GIÁ THEO VỊ TRÍ NÚT NGHE LÉN E
Trong mô phỏng dưới đây, chúng tôi thay đổi vị trí nút E trên toàn bộ mặt phẳng xung quanh điểm S Khi giữ nút E, nút S và nút D sẽ tạo ra một góc 0≤ϕ SE ≤180 độ, với kết quả được trình bày trong Hình 4.5 Các thông số mô phỏng khác bao gồm: số anten của nút S là 5, trong khi số anten của D và E là 1; Q]B; λ SD = 1, λ SE = 1; và Rt = 0.2.
Hình 4.5 Xác suất dừng theo vị trí nút nghe lén E (đơn vị độ)
Kết quả trong Hình 4.5 cho thấy xác suất dừng của tín hiệu 1 và 2 giữa lý thuyết và mô phỏng tương đối phù hợp Tuy nhiên, khi nút E di chuyển và G SE lớn, có sự khác biệt giữa lý thuyết và mô phỏng của tín hiệu 1, với xác suất dừng bảo mật lý thuyết cao hơn so với mô phỏng Hình 4.5 cũng chỉ ra rằng xác suất dừng bảo mật thay đổi tùy theo vị trí của nút E.
4.5 ĐÁNH GIÁ TỶ LỆ LỖI BIT BER CỦA HỆ THỐNG
Trong nghiên cứu này, các tác giả đã mô phỏng xác suất lỗi Bit Error Ratio (BER) của từng tín hiệu Dưới đây là các mô phỏng về tỷ lệ BER.
G SE =0.1, α 1 =0.6 Phương pháp Monte-Carlo được sử dụng với tổng số bit được truyền trong mỗi trường hợp là 10 6 bit.
Bộ giải mã tuần tự SIC được áp dụng để giải mã tín hiệu tại các nút D và E, trong đó tín hiệu 2 phụ thuộc vào việc giải mã tín hiệu x1 Kết quả của quá trình này được trình bày trong Hình 4.6 và Hình 4.7.
Hình 4.6 Xác xuất BER của hệ thống theo Q(dB) với bộ tách tín hiệu lý tưởng trên nút D và nút E (với anten tại nút S=2)
Hình 4.7 Xác xuất BER của hệ thống theo Q(dB) với bộ tách tín hiệu lý tưởng trên nút D và nút E (với anten tại nút S=4)
Khi Q tăng lên, tỷ lệ lỗi bit (BER) của các nút 1 và 2 giảm tại cả nút S và nút E, như thể hiện trong Hình 4.6 và Hình 4.7 Đặc biệt, BER của nút D trong Hình 4.7 cho thấy sự cải thiện so với Hình 4.6, trong khi BER tại nút E của cả hai hình không có sự thay đổi đáng kể Điều này cho thấy rằng việc tăng số lượng anten tại nút S sẽ cải thiện tính bảo mật.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi phát triển mô hình truyền thông vô tuyến sử dụng kỹ thuật NOMA kết hợp với mảng anten và đánh giá bảo mật lớp vật lý Chúng tôi đã phân tích lý thuyết để tạo ra công thức đơn giản, thể hiện mối quan hệ giữa các đại lượng Qua quá trình mô phỏng và đánh giá kết quả, chúng tôi xác nhận tính đúng đắn của lý thuyết và chỉ ra các vấn đề còn tồn tại khi đưa ra giả thuyết đơn giản hóa tính toán Nghiên cứu này có thể là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nghiên cứu tiếp theo về bảo mật lớp vật lý và mảng anten.
[1] J G Andrews et al., "What Will 5G Be?," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 32, no 6, pp 1065-1082, June 2014.
[2] Y.-L Tseng, ‘‘LTE-advanced enhancement for vehicular communication,’’ IEEE Wireless Commun., vol 22, no 6, pp 4–7, Dec 2015.
The article by Maraqa et al (2020) provides a comprehensive survey on rate-optimal power domain Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) and its enabling technologies for future wireless networks Published in the IEEE Communications Surveys & Tutorials, the study spans pages 2192-2235 in volume 22, issue 4, highlighting the advancements and potential of NOMA in enhancing network efficiency and capacity.
[4] A S Marcano and H L Christiansen, “Performance of Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) in mmWave wireless communications for 5G networks”, 2017 International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC), 2017, pp 969-974.
[5] T E A Alharbi, K Z Shen and D K C So, "Full-Duplex Cooperative Non- Orthogonal Multiple Access System With Feasible Successive Interference Cancellation," 2020 IEEE 91st Vehicular Technology Conference (VTC2020- Spring), 2020, pp 1-6.
In their 2017 study published in the IEEE Transactions on Wireless Communications, Liu et al explore methods to enhance the physical layer security of Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) in large-scale networks The authors present innovative strategies aimed at improving security measures, highlighting their significance in the context of wireless communication systems Their findings contribute valuable insights into the development of more secure and efficient network protocols, addressing key challenges in the deployment of NOMA technology.
[7] Yuanwei Liu, Zhiguo Ding, Yue Gao, and Maged Elkashlan, Zhijin Qin,
“Physical Layer Security for 5G Non-orthogonal Multiple Access in Large- scale Networks”, Queen Mary University of London, London, UK, 2016.
[8] L Liu, R Zhang, and K.-C Chua, “Secrecy wireless information and power transfer with MISO beamforming,” IEEE Trans Signal Process., vol 62, pp. 1850–1863, Apr 2014.
[9] A Mukherjee and A L Swindlehurst, “Robust beamforming for security in mimo wiretap channels with imperfect CSI,” IEEE Trans Signal Process., vol.
[10] Z Sheng, H D Tuan, T Q Duong and H V Poor, "Beamforming Optimization for Physical Layer Security in MISO Wireless Networks," in IEEE Transactions on Signal Processing, vol 66, no 14, pp 3710-3723, 15 July15, 2018.
[11] N D Anh and P N Son, "Performance Analysis and Evaluation of Underlay Two-Way Cooperative Networks with NOMA," 2020 5th International Conference on Green Technology and Sustainable Development (GTSD), 2020, pp 103-108.
[12] Constantine A Balanis, Antenna theory analysis and design, third edition, Published by John Wiley & Sons, Inc, 2005.
[13] B C Jung and S.-W Jeon, S.-H Lee, “Successive Interference Cancellation With Feedback for Random Access Networks”, IEEE
Communications Letters., vol 21, no 4, pp 825 - 828, 2017.
In their 2018 paper presented at the 5th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science, P N Son, V P Tuan, S Park, and H Y Kong conducted a closed-form analysis of a decode-and-forward scheme, focusing on physical layer security within general fading channels The study provides insights into enhancing secure communication methods in varying channel conditions, contributing to advancements in information and computer science.
[15] A Hyadi, Z Rezki and M Alouini, "An Overview of Physical LayerSecurity in Wireless Communication Systems With CSIT Uncertainty," inIEEE Access, vol 4, pp 6121-6132, 2016.
BM 02TĐ Thuyết minh đề tài KH&CN cấp Trường trọng điểm
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
THUYẾT MINH ĐỀ TÀI CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM NĂM 2020
Mô phỏng và phân tích các thông số của bảo mật lớp vật lý trong mạng truyền thông không trực giao NOMA.
6 CƠ QUAN CHỦ TRÌ ĐỀ TÀI
Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, địa chỉ tại số 01 Võ Văn Ngân, Quận Thủ Đức, TP Hồ Chí Minh, có số điện thoại liên hệ là 0838.968.641.
Họ và tên: Trương Ngọc Hà Chức danh khoa học: Giảng viên Đơn vị công tác: Khoa Điện – Điện Tử E-mail: hatn@hcmute.edu.vn
8 NHỮNG THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
9 ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH
Tên đơn vị trong và ngoài nước Nội dung phối hợp nghiên cứu Họ và tên người đại diện đơn vị
10 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC CỦA ĐỀ TÀI Ở TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC
10.1 Ngoài nước (phân tích, đánh giá tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực của đề tài trên thế giới, liệt kê danh mục các công trình nghiên cứu, tài liệu có liên quan đến đề tài được trích dẫn khi đánh giá tổng quan)
