Ảnh hưởng của kênh truyền không hoàn hảo lên hiệu năng của mạng chuyển tiếp gia tăng thu thập năng lượng vô tuyến

Ảnh hưởng của Kênh Truyền Không hoàn hẢo lên hiệu năng của Mạng chuyển Tiếp... 
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG48 Số 3 - 4 (CS.01) 2016
ẢNH HƯởNG CủA KÊNH TRUYỀN KHÔNG HOÀN HẢO 
LÊN HIỆU NăNG CủA MẠNG CHUYỂN TIẾP 
GIA TăNG THU THẬP NăNG LƯỢNG VÔ TUYẾN
Võ Nguyễn Quốc Bảo* , Nguyễn Anh Tuấn+ 
*Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông 
+Cục Tần số vô tuyến điện
Tóm tắt: Bài báo này khảo sát ảnh hưởng của 
kênh truyền không hoàn hảo lên xác suất dừng hệ 
thống truyền gia tăng thu thập năng lượng với kỹ 
thuật lựa chọn nút chuyển tiếp. Chúng tôi đã đề 
xuất phương pháp phân tích mới cho phép đánh giá 
xác suất dừng của hệ thống ở kênh truyền fading 
Rayleigh. Kết quả mô phỏng Monte Carlo xác 
nhận tính chính xác của phương pháp phân tích đề 
xuất và mô hình đề xuất có ưu điểm so với phương 
pháp truyền trực tiếp ở vùng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu 
trung bình và cao. Đồng thời, bài báo cũng chỉ ra 
rằng hiệu năng của hệ thống TS và PS là như nhau 
nếu tỷ số chia sẻ thời gian và năng lượng là tối ưu.
Từ khóa: Truyền gia tăng, giải mã và chuyển tiếp, 
thu thập năng lượng, kênh truyền không hoàn 
hảo.1
I. GIớI THIỆU
Thu thập năng lượng và tái sử dụng năng lượng là 
một trong những hướng nghiên cứu trong những 
năm gần đây gọi là “năng lượng xanh“ [1], [2], [3], 
[4]. Trong xu hướng này, các nhà khoa học đã đề 
xuất nhiều kỹ thuật để thu thập năng lượng tự nhiên 
từ môi trường xung quanh, ví dụ như thu thập năng 
lượng mặt trời, năng lượng gió, thủy triều, hoặc địa 
nhiệt [5]. Ưu điểm của các kỹ thuật thu thập năng 
lượng này là nguồn năng lượng dồi dào, nhưng 
Tác giả liên hệ: Võ Nguyễn Quốc Bảo, 
email: baovnq@ptithcm.edu.vn 
Đến tòa soạn: 12/9/2016, chỉnh sửa: 12/10/2016, chấp 
nhận đăng: 12/11/2016.
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Học Viện Công Nghệ 
Bưu Chính trong đề tài mã số 9-HV-2016-RD-VT2.
nhược điểm là đòi hỏi các hệ thống và kỹ thuật 
thu thập phức tạp, và năng lượng thu thập không 
ổn định, phần nào phụ thuộc vào điều kiện thiên 
nhiên. Do đó, kỹ thuật thu thập năng lượng từ 
thiên nhiên khó có khả năng áp dụng vào trong 
các hệ thống thông tin đặc biệt là thông tin vô 
tuyến di động [5], [6], [7]. 
Để giải quyết những hạn chế của công nghệ thu 
thập năng lượng từ tự nhiên và tiến đến áp dụng 
cho hệ thống thông tin di động, các nhà khoa học 
gần đây quan tâm đến công nghệ thu thập từ tín 
hiệu vô tuyến với ý tưởng xuất phát từ Tesla [8], 
[9]. Các bài báo này đã lần đầu tiên đề xuất mô 
hình cho phép máy phát truyền năng lượng và tín 
hiệu đồng thời [10], [11]. Gần đây, Zhou đã đề xuất 
những mô hình cụ thể cho các máy thu vô tuyến sử 
dụng kỹ thuật thu thập năng lượng [12].
Tuy nhiên, một trong những nhược điểm của kỹ 
thuật thu thập năng lượng vô tuyến hiện nay là 
hiệu suất thu thập và năng lượng thu thập qua kênh 
truyền fading thường không cao dẫn đến vùng phủ 
sóng của các mạng này rất hạn chế [13], [14], [15]. 
Để giải quyết bài toán này, kỹ thuật chuyển tiếp và 
truyền thông hợp tác thường được sử dụng để mở 
rộng vùng phủ sóng của các mạng vô tuyến sử dụng 
kỹ thuật thu thập năng lượng, ví dụ như [16], [17], 
[18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26]. Tuy 
nhiên nhược điểm cố hữu của kỹ thuật chuyển tiếp 
và truyền thông hợp tác là hiệu suất phổ tần không 
cao, cần ít nhất hai khe thời gian cho một đơn vị dữ 
liệu, ngay cả khi kênh truyền trực tiếp từ nút nguồn 
đến nút đích là đủ tốt để giải điều chế đúng dữ liệu. 
Một trong những giải pháp cải thiện hiệu suất phổ 
Võ Nguyễn Quốc Bảo , Nguyễn Anh Tuấn
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Số 3 - 4 (CS.01) 2016 49
tần cho kỹ thuật chuyển tiếp và truyền thông hợp tác 
là kỹ thuật truyền gia tăng [27], [28].
Để vẫn giữ ưu thế của kỹ thuật chuyển tiếp và cải 
thiện hiệu suất phổ tần, nghiên cứu này đề xuất 
áp dụng kỹ thuật truyền gia tăng (incremental 
relaying) cho mạng vô tuyến thu thập năng lượng. 
Cụ thể, mô hình mạng bao gồm nút nguồn, nút 
chuyển tiếp và nút đích. Nút nguồn và nút đích sử 
dụng năng lượng sẵn có từ pin hay từ điện lưới, 
trong khi nút chuyển tiếp sử dụng năng lượng thu 
thập [29], [30]. Tuy nhiên, kết quả phân tích của 
xác suất dừng hệ thống trong [29] không được biểu 
diễn ở dạng đóng và kết quả trong [30] được biểu 
diễn ở dạng chuỗi vô hạn và cả hai đều giả sử kênh 
truyền là hoàn hảo.
Trong bài báo này, tôi đề xuất phương pháp phân 
tích mới để phân tích hiệu năng của hệ thống truyền 
gia tăng với kỹ thuật lựa chọn nút chuyển tiếp từng 
phần trong điều kiện kênh truyền không lý tưởng. 
Cả hai mô hình chia sẻ năng lượng theo thời gian 
và theo công suất đều được xem xét. Kết quả phân 
tích số đã chỉ ra ưu điểm của hệ thống nghiên cứu 
ở vùng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu trung bình đến cao.
Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: 
Trong phần II và phần III, chúng tôi lần lượt trình 
bày mô hình và phân tích hiệu năng của hệ thống. 
Trong phần IV, chúng tôi sẽ kiểm chứng các kết 
quả phân tích bằng các kết quả mô phỏng trên phần 
mềm Matlab. Cuối cùng, chúng tôi kết luận bài báo 
trong phần V.
II. mÔ HìNH HỆ THốNG
Hình 1. Mô hình hệ thống truyền gia 
tăng thu thập năng lượng
Xem xét hệ thống truyền gia tăng thu thập năng 
lượng có một nút nguồn (S), một nút đích (D) và 
N nút chuyển tiếp thu thập năng lượng, lần lượt 
ký hiệu là R1,...,RN. Khác với mạng chuyển tiếp 
gia tăng truyền thông, các nút chuyển tiếp ở đây 
thu thập năng lượng từ nút nguồn và sử dụng năng 
lượng này để hỗ trợ đường truyền trực tiếp. Gọi 
h
SRm
 là hệ số kênh truyền từ nút nguồn đến nút 
chuyển tiếp R
m
. Các nút chuyển tiếp thường sử 
dụng kỹ thuật điều chế hỗ trợ kỹ thuật chuỗi huấn 
luyện (pilot symbol assisted modulation) để ước 
lượng [31], [32]. Giá trị thực của hệ số kênh truyền 
từ S → R
m
 ký hiệu là  mSRh liên hệ với mSRh thông 
qua mô hình sau:

21m mSR SRh h= + −µ µ ε (1)
với μ là hệ số tương quan kênh truyền đồng thời 
thể hiện chất lượng của quá trình ước lượng kênh 
truyền. Trong thực tế, ρ phụ thuộc vào tỷ số tín hiệu 
trên nhiễu trung bình và chiều dài của chuỗi ước 
lượng. Trong (1), ε là sai lệch trong quá trình ước 
lượng được mô hình hóa là biến ngẫu nhiên Gauss 
phức với phương sai là λSRm.
Khi có nhiều nút chuyển tiếp, hệ thống sẽ sử dụng 
kỹ thuật chọn nút chuyển tiếp từng phần để chọn nút 
chuyển tiếp có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu tốt nhất bằng 
kỹ thuật định thời được đề xuất bởi Bletsas trong 
[33]. Sau khi nhận tín hiệu từ nút nguồn, thời gian 
định thời của mỗi nút chuyển tiếp sẽ tỷ lệ nghịch với 
độ lợi kênh truyền từ nút nguồn đến chính nó. Nút 
chuyển tiếp có thời gian định thời ngắn nhất sẽ phát 
trước tiên và cũng là nút chuyển tiếp của hệ thống 
trong pha chuyển tiếp trong khi các nút khác sẽ giữ 
im lặng. Tuy nhiên, do ảnh hưởng của kênh truyền 
không hoàn hảo, nên nút chuyển tiếp được chọn, ký 
hiệu là R
b
, ký hiệu như sau [34]:
1 N.
Ảnh hưởng của Kênh Truyền Không hoàn hẢo lên hiệu năng của Mạng chuyển Tiếp... 
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG50 Số 3 - 4 (CS.01) 2016
Trong (3), P
S
 là công suất phát trung bình của nút 
nguồn và N
0
 là phương sai của nhiễu trắng tại máy 
thu. Cần chú ý rằng arg max
m=1
,
... M
  mSRg ≠ mSRg với
nên hiệu năng của kỹ thuật lựa chọn nút chuyển 
tiếp từng phần sẽ bị suy giảm. 
Với kỹ thuật truyền gia tăng, quá trình truyền dữ 
liệu từ nút nguồn đến nút đích diễn ra trong hai pha: 
pha truyền quảng bá và pha truyền gia tăng [27], 
[35], [36], [37]. Trong pha quảng bá, nút nguồn sẽ 
truyền quảng bá dữ liệu, dữ liệu này sẽ được nhận 
tại nút đích và nút chuyển tiếp. Tại cuối pha này, 
nút đích sẽ kiểm tra tỷ số tín hiệu trên nhiễu nhận 
được, nếu tỷ số tín hiệu trên nhiễu lớn hơn giá trị 
cho trước, nút đích sẽ thực hiện giải điều chế mà 
không cần pha truyền gia tăng và sau đó tiếp tục 
với khung dữ liệu kế tiếp. Ngược lại, nút đích sẽ 
gửi tín hiệu hồi tiếp yêu cầu pha chuyển tiếp từ 
các nút chuyển tiếp. Trong pha truyền gia tăng, nút 
đích sẽ sử dụng tín hiệu hồi tiếp yêu cầu nút chuyển 
tiếp được lựa chọn chuyển tiếp tín hiệu mà nó nhận 
được từ nút nguồn. Tại nút chuyển tiếp, ta xem xét 
hai kiến trúc thu thập năng lượng, theo thời gian và 
theo năng lượng [38], [39].
A. Chia sẻ năng lượng theo thời gian
 Ta đặt T là khoảng thời gian truyền của một 
symbol và là tỷ lệ thời gian dùng để thu thập năng 
lượng. Quá trình truyền thông tin từ nút nguồn đến 
nút đích sẽ diễn ra trong hai pha: pha quảng bá và 
pha truyền gia tăng với tỷ lệ thời gian lần lượt là 
(1 - α)/2 và (1 + α)/2 . Do bản chất của hệ thống 
truyền gia tăng, pha quảng bá là pha bắt buộc và 
pha truyền gia tăng là pha tùy chọn phụ thuộc vào 
chất lượng của kênh truyền trực tiếp. 
Trong pha truyền gia tăng, nút chuyển tiếp sẽ 
thực hiện thu thập năng lượng trong khoảng thời 
gian αT và sau đó thực hiện chuyển tiếp tín hiệu 
trong khoảng thời gian 
1
2
T−α . Năng lượng mà nút 
chuyển tiếp thu thập được như sau:
η là hệ số thu thập năng lượng
Từ (5), ta có thể tính công suất phát của nút chuyển 
tiếp khi thực hiện chuyển tiếp tín hiệu như sau:
Giả sử nút chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật giải mã và 
điều chế, tỷ số tín hiệu trên nhiễu tương đương của 
hệ thống như sau:
với  bSRg và 

bR Dg lần lượt là tỷ số tín hiệu trên nhiễu từ kênh truyền S → R
b
 và R
b
 → S.
Ta có thể viết  bSRg và 

bR Dg lần lượt như sau:
và 
B. Chia sẻ năng lượng theo năng lượng
Khác với kiểu phân chia theo thời gian, kiểu phân 
chia theo năng lượng sẽ cho phép chia năng lượng 
tín hiệu thu được thành hai thành phần: phần để 
giải điều chế tín hiệu và phần thu thập để chuyển 
tiếp tín hiệu. Khi đó, một nửa thời gian đầu T/2, nút 
nguồn sẽ quảng bá dữ liệu trong khi các nút chuyển 
tiếp được lựa chọn nhận tín hiệu và năng lượng. 
Năng lượng thu thập tại nút chuyển tiếp được lựa 
chọn là:
với μ là tỷ lệ phân chia năng lượng cho bộ thu thập. 
Trong khe thời gian sau T/2, nút chuyển tiếp sẽ 
chuyển tiếp dữ liệu với công suất.
Ta có thể viết 
bSRg như sau [12]:
Võ Nguyễn Quốc Bảo , Nguyễn Anh Tuấn
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Số 3 - 4 (CS.01) 2016 51
Để đơn giản, ta giả sử rằng N
a,0
 = N
b,0
 = N
0
 dẫn đến
Với kênh truyền của chặng hai, ta có tỷ số tín hiệu 
trên nhiễu tức thời như sau:
Kết hợp (8) và (12), ta viết lại 
bSRg trong cả hai 
trường hợp TS và PS như sau:
Quan sát (9) và (14), ta thấy RbD có cùng dạng như 
sau
Ảnh hưởng của Kênh Truyền Không hoàn hẢo lên hiệu năng của Mạng chuyển Tiếp... 
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG52 Số 3 - 4 (CS.01) 2016
V. N. Q. BẢO et al.: ẢNH HƯỞNG CỦA KÊNH TRUYỀN KHÔNG HOÀN HẢO . . . 5
OP =Pr
[
1− α
2
log2(1 + γSD) < Rt
]
× Pr
(
1− α
2
log2(1 + γR) < Rt|
1− α
2
log2(1 + γSD) < R
)
=Pr
[
1− α
2
log2(1 + γSD) < Rt
]
Pr
[
1− α
2
log2(1 + γR) < Rt
]
=FγSD
(
2
2Rt
1−α − 1
)
FγR
(
2
2Rt
1−α − 1
)
(29)
Với FγR (γ), ta có
FγR (γ) =Pr [min(γ˜SRb , γRbD) < γ]
=1− Pr [γ˜SRb > γ,Γγ˜SRb |hRbD|2 > γ]
=1−
∞∫
γ
[
1− F|hRbD|2
( γ
Γx
)]
fγ˜SRb (x)dx
(32)
Khi F|hRbD|2 (γ) có cùng dạng với FγSD (γ), thay
thế (27) vào (32), ta có
FγR (γ) = 1−
M∑
m=1
(
M
m
)
(−1)m−1
× m
γ¯SR [1 + (m− 1)(1− ρ2)]
×
∞∫
γ
exp
(
− γ
ΓλRDx
− mx
γ¯SR [1+(m−1)(1−ρ2)]
)
dx.
(33)
Cần chú ý rằng tích phân (33) không tồn tại ở
dạng đóng. Khi ở vùng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu
cao, nên ta có thể xấp xỉ FγR (γ) như (34) ở đầu
trang tiếp theo với BesselK[.,.] là hàm Bessel điều
chỉnh của loại hai [40].
Cuối cùng, thay (31) và (34) lần lượt vào (29)
vào (30), ta có được dạng tường minh mong muốn
của xác suất dừng hệ thống cho hai trường hợp
TS và PS.
IV. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
Trong phần này, tôi sẽ thực hiện mô phỏng hệ
thống TS và PS trên phần mềm Matlab nhằm kiểm
chứng phương pháp phân tích đề xuất và chứng
minh ưu điểm của mô hình đề xuất trong trường
hợp kênh truyền không hoàn hảo. Kênh truyền
xem xét là kênh truyền fading Rayleigh với độ
lợi trung bình của các kênh truyền lần lượt là:
λSD = 1, λSD = 1, λSR = 2 và λSD = 3. Các
tham số của hệ thống được chọn như sau: Rt = 1,
η = 0.6, α = 0.3, µ = 0.5, avaf ρ = 0.7.
Trong Hình 2, chúng tôi khảo sát xác suất dừng
của hệ thống TS và PS khi số lượng nút chuyển
tiếp thay đổi từ 1 đến 3. Chúng ta có thể thấy
rằng hiệu năng của hệ thống được cải thiện khi số
lượng nút chuyển tiếp tăng lên trong cả hai trường
hợp. Tuy nhiên, mức độ cải thiện sẽ giảm khi số
lượng nút càng tăng. Để tham chiếu, chúng tôi
cũng vẽ xác suất dừng của hệ thống truyền trực
tiếp. Lưu ý rằng nút nguồn trong cả hai trường
hợp đều sử dụng cùng một mức công suất phát
và tốc độ truyền dữ liệu mong muốn . Hình 2 chỉ
ra rằng mô hình truyền gia tăng đề xuất chỉ hiệu
quả ở vùng tỷ số tín hiệu trên nhiễu trung bình
đến cao, nghĩa là không hiệu quả ở vùng nhiễu
thấp. Cụ thể, mô hình TS và PS sẽ tốt hơn mô
hình truyền trực tiếp lần lượt ở xấp xỉ 12 và 14
dB. Kết quả này được lý giải là do mô hình truyền
gia tăng sử dụng nhiều hơn một pha truyền khi
mà kênh truyền trực tiếp không đảm bảo tốc độ
truyền mong muốn.
Trong Hình 3 và Hình 4, tôi khảo sát ảnh hưởng
của kênh truyền không hoàn hảo lên hệ thống TS
và PS bằng cách thay đổi giá trị ρ từ 0 đến 1.
Trường hợp ρ = 0 và ρ = 1 tương ứng với trường
hợp kênh truyền ước lượng hoàn toàn khác với
kênh truyền thực tế và kênh truyền ước lượng là
kênh truyền thực tế. Ta thấy khoảng cách giữa hai
trường hợp này là 3 dB và ảnh hưởng của kênh
truyền không hoàn hảo lên hiệu năng hệ thống TS
và PS là tương tư như nhau.
Hình 5 khảo sát giá trị tối ưu của α cho hệ
thống TS và giá trị tối ưu µ cho hệ thống PS. Tôi
xem xét hai trường hợp tỷ số tín hiệu trên nhiễu
trung bình của nút nguồn đó là 10 dB và 20 dB.
Hình 5 chỉ ra rằng giá trị tối ưu của α và µ là
III. pHâN TíCH XÁC sUấT dỪNG HỆ THốNG
Trong phần này, tôi sẽ phân tích xác suất dừng hệ 
thống trong hai trường hợp: phân chia năng lượng 
theo thời gian và phân chia năng lượng theo công 
suất. Trong trường hợp đầu tiên, khi 
1
2
−α
 phần 
thời gian sử dụng để truyền dữ liệu, áp dụng định 
lý tổng xác xuất, ta có thể viết xác suất dừng của 
hệ thống như công thức (29) Với trường hợp thứ 
hai, xác suất dừng của hệ thống được viết như sau:
4 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG, TẬP 1, SỐ 3, THÁNG 6, NĂM 2016
Quan sát (9) và (14), ta thấy γRbD có cùng dạng
như sau
γRbD = χ2γ˜SRb |hRbD|2 (17)
với
χ2 =
{
η 2α1−α , TS
ηµ, PS
(18)
Tiếp theo, tôi sẽ phân tích xác suất dừng của
hệ thống. Ta bắt đầu với hàm độ phân bố xác suất
kết hợp giữa γ˜SRb và γSRb với γSRm = χ1
PS|hSRm |2
N0
ở kênh fading Rayleigh có dạng như sau
fγ˜SRm ,γSRm (x, y)=
e
− x+y
(1−ρ2)γ¯SR
(1− ρ2)γ¯2SR
I0
(
2ρ
√
xy
(1− ρ2)γ¯SR
)
,
(19)
I0(x) =
1
pi
∫ pi
0 e
x cos θdθ là hàm Bessel điều chỉnh
bậc một của loại một (the zeroth-order modified
Bessel function of the first kind) [40].
Ở đây, giả sử rằng các nút chuyển tiếp do quá
trình gom nhóm (cluster) nên có khoảng cách đối
với nút nguồn là như nhau, cụ thể là γ¯SRm =
χ1PSλSRm
N0
= γ¯SR ∀m.
Áp dụng nguyên tắc thống kê quy nạp, ta có
hàm PDF của γ˜SRb , ký hiệu là fγ ... ờng hợp TS và 
PS đều được xem xét. Kết quả phân tích chỉ ra rằng 
hệ thống đề xuất tốt hơn hệ thống truyền trực tiếp 
ở vùng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu trung bình và cao 
và giá trị tối ưu của α và μ là khác nhau trong cùng 
điều kiện kênh truyền. Và xác suất dừng hệ thống 
với giá trị tối ưu của α và μ là giống nhau.
TÀI lIỆU THAm KHảO
[1] Y. Zou, J. Zhu, and R. Zhang, “Exploiting network 
cooperation in green wireless communication,” 
Com- munications, IEEE Transactions on, vol. PP, 
no. 99, pp. 1–12, 2013. 
[2] X. Huang, T. Han, and N. Ansari, “On green 
energy powered cognitive radio networks,” 
Communications Surveys & Tutorials, IEEE, vol. 
PP, no. 99, pp. 1–1, 2015.
[3] X. Jie, D. Lingjie, and Z. Rui, “Cost-aware green 
cellular networks with energy and communication 
co-operation,” Communications Magazine, IEEE, 
vol. 53, no. 5, pp. 257–263, 2015. 
[4] M. Zhang and Y. Liu, “Energy harvesting for physical-
layer security in ofdma networks,” Information 
Foren-sics and Security, IEEE Transactions on, vol. 
11, no. 1, pp. 154–162, 2016.
[5] C. R. Valenta and G. D. Durgin, “Harvesting wire-
less power: Survey of energy-harvester conversion 
ef-ficiency in far-field, wireless power transfer 
systems,”. Microwave Magazine, IEEE, vol. 15, no. 
4, pp. 108–120, 2014.
[6] S. A. Raza Zaidi, A. Afzal, M. Hafeez, M. Ghogho, 
D. C. McLernon, and A. Swami, “Solar energy em-
powered 5g cognitive metro-cellular networks,” 
Communications Magazine, IEEE, vol. 53, no. 7, 
pp. 70–77, 2015.
[7] D. Mishra, S. De, S. Jana, S. Basagni, K. Chowdhury, 
and W. Heinzelman, “Smart rf energy harvesting 
communications: challenges and opportunities,” 
Communications Magazine, IEEE, vol. 53, no. 4, 
pp. 70–78, 2015.
[8] L. R. Varshney, “Transporting information and energy 
simultaneously,” in IEEE International Symposium 
on Information Theory 2008 (ISIT’08), Conference 
Proceedings, pp. 1612–1616.
[9] P. Grover and A. Sahai, “Shannon meets tesla: 
Wireless information and power transfer,” in Proc. 
of the 2010 IEEE International Symposium on 
Information Theory Proceedings (ISIT), Conference 
Proceedings, pp. 2363–2367.
[10] S. Sudevalayam and P. Kulkarni, “Energy 
harvesting sensor nodes: Survey and implications,” 
Communications Surveys & Tutorials, IEEE, vol. 
PP, no. 99, pp. 1–19, 2010.
[11] R. J. M. Vullers, R. V. Schaijk, H. J. Visser, J. 
Penders, and C. V. Hoof, “Energy harvesting for 
autonomous wireless sensor networks,” Solid-State 
Circuits Magazine, IEEE, vol. 2, no. 2, pp. 29–38, 
2010.
[12] X. Zhou, R. Zhang, and C. K. Ho, “Wireless 
information and power transfer: Architecture design 
and rate energy tradeoff,” IEEE Transactions on 
Communications, vol. 61, no. 11, pp. 4754–4767, 
2013.
[13] A. A. Nasir, Z. Xiangyun, S. Durrani, and R. A. 
Kennedy, “Wireless-powered relays in cooperative 
communications: Time-switching relaying protocols 
and throughput analysis,” Communications, IEEE 
Transactions on, vol. 63, no. 5, pp. 1607–1622, 2015.
[14] L. Xiao, P. Wang, D. Niyato, D. Kim, and Z. Han, 
“Wireless networks with rf energy harvesting: A 
contemporary survey,” IEEE Communications 
Surveys & Tutorials, vol. PP, no. 99, pp. 1–1, 2015.
[15] S. Ulukus, A. Yener, E. Erkip, O. Simeone, M. 
Zorzi, P. Grover, and K. Huang, “Energy harvesting 
wireless communications: A review of recent 
advances,” Selected Areas in Communications, 
IEEE Journal on, vol. PP, no. 99, pp. 1–1, 2015.
[16] M. Tacca, P. Monti, and A. Fumagalli, “Cooperative 
and reliable arq protocols for energy harvesting 
wireless sensor nodes,” Wireless Communications, 
IEEE Transactions on, vol. 6, no. 7, pp. 2519–2529, 
2007.
[17] Y. Dong, M. Hossain, and J. Cheng, “Performance 
of wireless powered amplify and forward relaying 
over nakagami-m fading channels with nonlinear 
energy harvester,” Communications Letters, IEEE, 
vol. PP, no. 99, pp. 1–1, 2016.
Ảnh hưởng của Kênh Truyền Không hoàn hẢo lên hiệu năng của Mạng chuyển Tiếp... 
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG56 Số 3 - 4 (CS.01) 2016
[18] G. Zhu, C. Zhong, H. Suraweera, G. Karagiannidis, 
Z. Zhang, and T. Tsiftsis, “Wireless information 
and power transfer in relay systems with multiple 
antennas and interference,” Communications, IEEE 
Transactions on, vol. PP, no. 99, pp. 1–1, 2015.
[19] Z. Zheng, P. Mugen, Z. Zhongyuan, and L. Yong, 
“Joint power splitting and antenna selection in 
energy harvesting relay channels,” Signal Processing 
Letters, IEEE, vol. 22, no. 7, pp. 823–827, 2015.
[20] Z. Yong and Z. Rui, “Full-duplex wireless-
powered relay with self-energy recycling,” Wireless 
Communications Letters, IEEE, vol. 4, no. 2, pp. 
201–204, 2015.
[21] Z. Yang, Z. Ding, P. Fan, and G. Karagiannidis, 
“Outage performance of cognitive relay networks 
with wireless information and power transfer,” 
Vehicular Technology, IEEE Transactions on, vol. 
PP, no. 99, pp. 1–1, 2015.
[22] P. Liu, S. Gazor, I.-M. Kim, and D. I. Kim, 
“Noncoherent relaying in energy harvesting 
communication systems,” Wireless Communications, 
IEEE Transactions on, vol. PP, no. 99, pp. 1–1, 2015.
[23] T. Li, P. Fan, and K. Letaief, “Outage probability 
of energy harvesting relay-aided cooperative 
networks over rayleigh fading channel,” Vehicular 
Technology, IEEE Transactions on, vol. PP, no. 99, 
pp. 1–1, 2015.
[24] M. Jinjin, G. Jianhua, Z. Chensi, and L. Juan, “Joint 
optimal power allocation and relay selection scheme 
in energy harvesting asymmetric two-way relaying 
system,” Communications, IET, vol. 9, no. 11, pp. 
1421–1426, 2015.
[25] Y. Gu and S. Aissa, “Rf-based energy harvesting 
in decode-and-forward relaying systems: Ergodic and 
outage capacities,” Wireless Communications, IEEE 
Transactions on, vol. PP, no. 99, pp. 1–1, 2015.
[26] Y. Dingcheng, Z. Xiaoxiao, X. Lin, and W. Fahui, 
“Energy cooperation in multi-user wireless-wered 
relay networks,” Communications, IET, vol. 9, 
no.11, pp. 1412–1420, 2015.
[27] V. N. Q. Bao and H. Y. Kong, “Incremental relaying 
for partial relay selection,” IEICE Trans. Commun., 
vol. E93-B, no. 5, pp. 1317–1321, 2010.
[28] J. N. Laneman, D. N. C. Tse, and G. W. Wornell, 
“Cooperative diversity in wireless networks: 
Efficient protocols and outage behavior,” IEEE 
Transactions on Information Theory, vol. 50, no. 12, 
pp. 3062–3080, 2004.
[29] P. N. Son, H. Y. Kong, and A. Anpalagan, 
“Exact outage analysis of a decode-and-forward 
cooperative communication network with n t h 
best energy harvesting relay selection,” Annals of 
Telecommunications, vol. 71, no. 5-6, pp. 251–263, 
2016.
[30] N. T. Van, H. M. Tan, T. M. Hoang, T. T. Duy, 
and V. N. Q. Bao, “Exact outage probability 
of energy harvesting incremental relaying 
networks with mrc receiver,” in Proc. of The 2016 
International Conference on Advanced Technologies 
for Communications (ATC’16), Conference 
Proceedings, pp. 120–125.
[31] S. Kotz and J. Adams, “Distribution of sum of 
identically distributed exponentially correlated 
gamma variables,” vol. vol. 35, no. Annals Math. 
Stat., 1964.
[32] V. Bao, T. Duong, and C. Tellambura, “On the 
performance of cognitive underlay multihop 
networks with imperfect channel state information,” 
Communications, IEEE Transactions on, vol. PP, no. 
99, pp. 1–10, 2013.
[33] A. Bletsas, A. Khisti, D. P. Reed, and A. Lippman, 
“A simple cooperative diversity method based on 
network path selection,” IEEE Journal on Select 
Areas in Communications, vol. 24, no. 3, pp. 659–
672, 2006.
[34] I. Krikidis, J. Thompson, S. McLaughlin, and N. 
goertz, “Amplify-and-forward with partial relay 
selection,” IEEE Communications Letters, vol. 12, 
no. 4, pp. 235–237, 2008.
[35] S. Ikki and M. H. Ahmed, “Phy 50-5 - performance 
analysis of incremental relaying cooperative 
diversity networks over rayleigh fading channels,” 
in Wireless Communications and Networking 
Conference, 2008. WCNC 2008. IEEE, Conference 
Proceedings, pp. 1311–1315.
[36] V. N. Q. Bao and K. Hyung Yun, “Performance 
analysis of incremental selection decode-and-
forward relaying over rayleigh fading channels,” in 
IEEE International Conference on Communications 
Workshops, 2009 (ICC Workshops 2009), 
Conference Proceedings, pp. 1–5.
[37] V. N. Q. Bao, N. T. Duc, and H. D. Chien, 
“Incremental cooperative diversity for wireless 
Võ Nguyễn Quốc Bảo , Nguyễn Anh Tuấn
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Số 3 - 4 (CS.01) 2016 57
networks under opportunistic spectrum access,” in 
The 2011 International Conference on Advanced 
Technologies for Communications. IEEE, 
Conference Proceedings, pp. 121–125.
[38] L. Liang, Z. Rui, and C. Kee-Chaing, “Wireless 
in formation and power transfer: A dynamic 
power splitting approach,” IEEE Transactions on 
Communications, vol. 61, no. 9, pp. 3990–4001, 
2013.
[39] A. A. Nasir, Z. Xiangyun, S. Durrani, and R. A. 
Kennedy, “Relaying protocols for wireless energy 
har vesting and information processing,” IEEE 
Transactions on Wireless Communications, vol. 12, 
no. 7, pp. 3622- 3636, 2013.
[40] M. Abramowitz and I. A. Stegun, Handbook of 
mathematical functions with formulas, graphs, and 
mathematical tables, 10th ed. Washington: U.S. 
Govt. Print. Off., 1972. [Online]. Available: http://
www.knovel.com/knovel2/Toc.jsp?BookID=528
[41] A. Papoulis and S. U. Pillai, Probability, random 
variables, and stochastic processes, 4th ed. Boston: 
McGraw-Hill, 2002.
[42] S. I. Hussain, M. O. Hasna, and M.-S. Alouini, 
“Performance analysis of selective cooperation 
with fixed gain relays in nakagami-m channels,” 
Physical Communication, no. 0. [Online]. Available: 
S1874490712000316?v=s5
[43] M. O. Hasna and M.-S. Alouini, “End-to-end 
performance of transmission system with relays 
over rayleigh fading channels,” IEEE Transactions 
on Wireless Communications, vol. 2, no. 6, pp. 
1126–1131, 2003.
[44] “Outage probability of multihop transmission over 
nakagami fading channels,” IEEE Communications 
Letters, vol. 7, no. 5, pp. 216–218, 2003.
eFFeCT OF ImpeRFeCT CsI ON 
WIRelesslY pOWeRed TRANsFeR 
INCRemeNTAl RelAYING NeTWORKs
Abstract: This paper is to investigate effect of 
imperfect channel state information on the system 
outage probability of wirelessly powered transfer 
incremental relaying networks with partial relay 
selection. We propose a novel derivation approach, 
which allows to derive the closed-form expression 
for the system outage probability over Rayleigh 
fading channels. Monte-Carlo simulation is used to 
verify the correctness of the derivation approach 
and the advantages of the proposed protocol as 
compared with the direct transmission system over 
the medium-to-high SNR regime. In additions, this 
paper also confirms that the time splitting (TS) or 
the power splitting (PS) provide the same outage 
performance if the time or power slitting ratio is 
selected optimally.
Keywords: Incremental relaying, decode-and-
forward, energy harvesting, imperfect CSIV. N. Q. BẢO et al.: ẢNH HƯỞNG CỦA KÊNH TRUYỀN KHÔNG HOÀN HẢO . . . 9
Võ Nguyễn Quốc Bảo tốt nghiệp
Tiến sĩ chuyên ngành vô tuyến tại
Đại học Ulsan, Hàn Quốc vào năm
2010. Hiện nay, PGS. TS. Võ Nguyễn
Quốc Bảo là trưởng khoa Viễn Thông,
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). 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.
TS. Bảo hiện là thành viên chủ chốt (senior member)
của IEEE, 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 Com-
munication Engineering, và REV Journal on Electronics and
Communications. TS. Bảo đồng thời 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), and SigComTel 2017.
Nguyễn Tuấn Anh nhận bằng kỹ sư
và bằng thạc sĩ tại Trường Đại Học
Bách Khoa Hà Nội năm 2002 và năm
2007. ThS. Tuấn hiện đang công tác
tại Cục Tần Số Việt Nam và là nghiên
cứu sinh của Học Viện Công Nghệ
Bưu Chính Viễn Thông
Võ Nguyễn Quốc Bảo tốt 
nghiệp Tiến sĩ chuyên ngành vô 
tuyến tại Đại học Ulsan, Hàn 
Quốc vào năm 2010. Hiện nay, 
PGS. TS. Võ Nguyễn Quốc Bảo là 
trưởng khoa Viễn Thông, 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). 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.TS. Bảo hiện là thành 
viên ủ chốt (senior member) của IEEE, là biên tập 
viê (editor) của nhiều tạp chí khoa học chuyên ngành 
uy tín trong và ngoài ước, ví dụ: Transactions on 
Emerging Telecommunications Technologies (Wiley 
ETT), VNU Journal of Computer Science and 
Communication Engineering, và REV Journal on 
Electronics and Communications. TS. Bảo đồng thời 
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), and 
SigComTel 2017.
V. N. Q. BẢO et al.: ẢNH HƯỞNG CỦA KÊNH TRUYỀN KHÔNG HOÀN HẢO . . . 9
Võ Nguyễn Quốc Bảo tốt nghiệp
Tiến sĩ chuyên ngành vô tuyến tại
Đại học Ulsan, Hàn Quốc vào năm
2010. Hiện nay, PGS. TS. Võ Nguyễn
Quốc Bảo là trưởng khoa Viễn Thông,
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). 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.
TS. Bảo hiện là thành viên chủ chốt (senior member)
của IEEE, 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 Com-
munication Engineering, và REV Journal n Electronics and
Communications. TS. Bảo đồng thời tham gia tổ chức nhiều
hội nghị quốc gia và quốc tế, í dụ: ATC (2013, 2014),
NAFOSTED-NICS (2014, 2015, 2016), REV-ECIT 2015,
Co ManTel (2014, 2015), and SigComTel 2017.
Nguyễn Tuấn Anh nhận bằng kỹ sư
và bằng thạc sĩ tại Trường Đại Học
Bách Khoa Hà Nội năm 2002 và năm
2007. ThS. Tuấn hiện đang công tác
tại Cục Tần Số Việt Nam và là nghiên
cứu sinh của Học Viện Công Nghệ
Bưu Chính Viễn Thông
Nguyễn Anh Tuấn nhận bằng kỹ 
sư Điện tử viễn thông và Thạc sĩ 
Điện tử viễn thông tại Trường Đại 
học Bách khoa Hà Nội vào năm 
2002 và năm 2006. Thạc sĩ Tuấn 
hiện đang công tác tại Cục Tần số 
vô tuyến điện - Bộ Thông tin và 
Truyền thông, đồng thời là 
nghiên cứu sinh tại Học viện 
Công nghệ Bưu chính Viễn 
thông. Hướng nghiên cứu hiện tại là nâng cao hiệu 
năng mạng thông tin vô tuyến thu thập năng lượng.