Luận án Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM

Nội dung text: Luận án Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM

1. -Phân tập MISO sử dụng nhiều anten phát và một anten thu. Phân tập thu khó để thực hiện tại máy thu di động do thiếu không gian, công suất, chi phí tăng và phụ thuộc vào loại hình dạng. Phân tập phát có yêu cầu phần cứng và độ phức tạp xử lý tín hiệu đáng kể đối với hệ thống. - Phân tập MIMO sử dụng nhiều anten phát và nhiều anten thu để tăng tốc độ truyền dẫn và cải thiện chất lƣợng của tín hiệu. 4.4. Dung lƣợng hệ thống MIMO Hệ thống MIMO kết hợp sử dụng đa anten ở cả phía phát và phía thu [86,87]. Hệ thống có thể cung cấp phân tập phát nhờ đa anten phát, phân tập thu nhờ đa anten thu nhằm tăng chất lƣợng hệ thống hoặc thực hiện Beamforming tại nơi phát và nơi thu để tăng hiệu suất sử dụng công suất, triệt can nhiễu. Dung lƣợng hệ thống này còn đƣợc cải thiện đáng kể nhờ vào độ lợi ghép kênh cung cấp bởi kỹ thuật mã hóa không gian – thời gian VBLAST. Khi thông tin kênh truyền đƣợc biết tại cả nơi phát và nơi thu, hệ thống có thể cung cấp độ lợi phân cực cao và độ lợi ghép kênh cực đại, dung lƣợng hệ thống trong trƣờng hợp phân tập cực đại có thể đƣợc xác định theo công thức: C log2 (1 NTR . N . SNR ) (4.4) Dung lƣợng hệ thống trong trƣờng hợp đạt độ lợi ghép kênh cực đại có thể xác định theo công thức sau: C min( NTR , N ).log2 (1 SNR ) (4.5) Ƣu điểm hệ thống MIMO Tăng độ lợi mảng: làm tăng tỉ số tính hiệu trên nhiễu, từ đó làm tăng khoảng cách truyền dẫn mà không cần tăng công suất phát. Tăng độ lợi phân tập: làm giảm hiệu ứng fading thông qua việc sử dụng hệ thống anten phân tập, nâng cao chất lƣợng hệ thống. Tăng hiệu quả phổ: Bằng cách sử dụng ghép kênh không gian, thời gian. Tăng dung lƣợng kênh mà không cần tăng công suất phát và băng thông. Nhƣợc điểm hệ thống MIMO Tăng độ phức tạp trong xử lý tín hiệu phát và thu. Kích thƣớc, độ phức tạp của thiết bị tăng lên (do sử dụng nhiều anten). 82
2. đƣợc thực hiện ở hai vị trí khác nhau điều này tạo nên tính phân tập trong không gian tín hiệu. Hình 4.4. Mỗi khung tín hiệu được phát lặp N lần 4.5.2. Giải mã N tín hiệu phân tập không gian thời gian a. Kỹ thuật MRC giải mã tín hiệu thu phân tập Kỹ thuật MRC (Maximal Ratio Combining) đƣợc sử dụng cho trƣờng hợp hệ thống có một anten phát và nhiều anten thu nhƣ hình dƣới đây: Hình 4.5: Hệ thống anten phát nhiều anten thu (SIMO) Trong đó X là tín hiệu phát, H là kênh truyền và Y là tín hiệu thu từ N anten. YHXN . 0 (4.6) Kỹ thuật giải mã tín hiệu theo phƣơng pháp MRC áp dụng cho hệ thống một anten phát nhiều thu đƣợc thực hiện nhƣ sau: HYH X (4.7) HHH với: H H là chuyển vị và liên hợp phức của H Kỹ thuật nhiều Transducer thu một phát dựa trên đặc tính phân tập không gian của tín hiệu thu đƣợc độ chính xác của tín hiệu thu đƣợc tăng lên khi số lƣợng transducer thu 84
3. Sai Đúng Sai Đúng Hình 4.6. Lưu đồ thuật toán giải mã N khung tín hiệu Để áp dụng sơ đồ thuật toán trong Hình 4.6, cần ƣớc lƣợng tỷ lệ lỗi ký tự khi giải mã tín hiệu thu. Để ƣớc lƣợng tỷ lệ lỗi ký tự SER ta phải sử dụng thuật toán ƣớc lƣợng kích thƣớc các ngôi sao trong chòm sao tín hiệu M-QAM bằng cách tính kích thƣớc vòng tròn có bán kính r (vòng trong màu đỏ trong hình 4.7) xung quanh mỗi điểm tín hiệu chuẩn trong chòm sao M-QAM. Với giá trị r càng nhỏ thì tỷ lệ lỗi tín hiệu SER sẽ càng bé. 86
4. 4.5.3. Thực nghiệm, mô phỏng hệ thống và kết quả: Luận án sẽ thực hiện bằng 2 cách mô phỏng và thực nghiệm. Trƣớc tiên là thực hiện mô phỏng trong trƣờng hợp điều chế 16-QAM. Tín hiệu nhận đƣợc là 10 khung (N=10). Các khung này có giá trị SNR giảm dần so với tín hiệu SNR của khung đầu tiên SNR_max=5 (dB) theo bảng sau: Bảng 5. SNR của các khung truyền dữ liệu Khung 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SNR 1 1.4142 2.2361 3.1623 3.8730 4.4721 5 5.4772 5.9161 6.3246 Hình 4.8. Kết hợp các khung giải mã MRC theo thứ tự SNR giảm dần Từ Hình 4.8 ta nhận xét là việc sử dụng 3 khung tốt nhất trong số 10 khung tín hiệu nhận đƣợc là có hiệu quả. Việc sử dụng thêm các khung có chất lƣợng tín hiệu kém không làm tăng hiệu quả giải mã tín hiệu theo phƣơng pháp MRC. Tuy nhiên đây chỉ là kết quả mô phỏng với giá trị SNR ở trong Bảng 5. Hình 4.9. So sánh các trường hợp 88
5. 1 2 4 5 6 7 8 9 3 21 20 18 16 14 13 23 11 10 22 19 17 15 12 Hình 4.11: Hệ thống OFDM thử nghiệm Giải thích chức năng các khối trong hệ thống: (1): Nguồn dữ liệu cần phát Data input đƣợc gửi đến bộ biến đổi nối tiếp ra song song (S/P) (2): Khối điều chế M-QAM (3): Tín hiệu Pilot và CFP (4): Sắp xếp dữ liệu và Pilot lên các sóng mang của hệ thống OFDM. (5): Khối để chèn không và sắp xếp đặc biệt (6): Biến đổi IFFT (7): Chèn khoảng bảo vệ cho tín hiệu OFDM. (8): Biến đổi tín hiệu từ song song ra nối tiếp (P/S) (9): Bộ biến đổi DAC Transducer phát. Transducer thu 90
6. Khoảng cách giữa các sóng mang con (Hz) 46.865 Số ký tự OFDM trên khung (Ns) 30 Độ dài khung (ms) 960 Biên độ của CFP 6 Roll-off factor raised cosin filter (α) 0.2 Khoảng trống giữa các khung Td (ms) 150 Biên độ trung bình Pilot 1.4142 Chiều dài g(t) trên mẫu (2L+1) 15 Trong thực nghiệm, tác giả truyền 10 khung dữ liệu liên tiếp (N=10) Hình 4.12. Tín hiệu N=10 khung Trên Hình 4.12 :10 khung tín hiệu nhận đƣợc bên thu. Bảng dƣới đây là kết quả giải mã tín hiệu: Bảng 7. SER của mỗi khung và khi kết hợp các khung Khung SER Kết hợp các khung SER MRC 1 0.015909 1 0.015909 2 0.040909 1,2 0.0022727 3 0.19318 1,2,3 0.0022727 4 0.1053 1,2,3,4 0.00075758 5 0.13636 1,2,3,4,5 0.0015152 6 0.14545 1,2,3,4,5,6 0.00075758 7 0.60985 1,2,3,4,5,6,7 0.00075758 8 0.21364 1,2,3,4,5,6,7,8 0.00075758 92
7. KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Truyền tín hiệu trong môi trƣờng dƣới nƣớc và trong môi trƣờng không khí có nhiều điểm giống nhau. Khi truyền tín hiệu trong mỗi môi trƣờng đều gặp phải những vấn đề về đƣờng truyền, các loại suy hao và nhiễu ảnh hƣởng lên hệ thống. Nhƣng vì môi trƣờng dƣới nƣớc là môi trƣờng có tính chất phức tạp hơn nên việc khôi phục tín hiệu sau khi truyền đi cũng tƣơng đối khó khăn. Chính những khó khăn này của truyền thông dƣới nƣớc đã thúc đẩy việc nghiên cứu của luận án để đƣa ra các biện pháp kỹ thuật mới. Đóng góp 1: Có nhiều phƣơng pháp đồng bộ cho hệ thống OFDM, nhƣng chủ yếu là sử dụng những chuỗi tín hiệu đặc biệt để gắn vào đầu hoặc cuối mỗi khung tín hiệu, nhƣ phƣơng pháp Schmidl, phƣơng pháp Park, phƣơng pháp Minn và phƣơng pháp Seung. Nhƣng thiết kế này không phù hợp với tiêu chí truyền tin của thông tin dƣới nƣớc do phải tiết kiệm băng thông. Ngoài ra do đặc điểm của sóng âm khác với sóng vô tuyến nên việc áp dụng các phƣơng pháp trên cho truyền tín hiệu dƣới nƣớc sẽ đạt hiệu quả không cao. Vì vậy luận án sẽ đề xuất một phƣơng pháp hoàn toàn mới sử dụng thuật toán phù hợp để đồng bộ với thông tin dƣới nƣớc đó là chỉ sử dụng khoảng bảo vệ (GI) để xác định điểm bắt đầu của khung truyền dẫn. Từ đó cho kết quả đồng bộ tín hiệu với độ chính xác và hiệu quả sử dụng băng thông cao. Đóng góp 2: Việc truyền tin dƣới nƣớc gặp nhiều khó khăn do tốc độ truyền sóng âm rất chậm (1,5km/s) nên với sự chuyển động tƣơng đối chậm giữa bên phát và thu cũng gây ra lƣợng dịch tần Doppler lớn ảnh hƣởng đến tín hiệu OFDM. Có nhiều nghiên cứu về bù dịch tần Doppler cho truyền thông dƣới nƣớc sử dụng công nghệ OFDM trƣớc đây. Phƣơng pháp đề xuất cũng khác với các phƣơng pháp trƣớc đây là việc tính toán độ lệch tần Doppler trong phƣơng pháp của tác giả luận án đƣợc thực hiện trƣớc khi đồng bộ tín hiệu. Do đó không cần đòi hỏi phải xác định chính xác điểm bắt đầu của các khung dữ liệu. Ngoài ra phƣơng pháp đề xuất có khả năng xác định một cách gần chính xác độ lệch tần số Doppler của tín hiệu thu ngay từ bƣớc ban đầu. Do vậy ở bƣớc cuối cùng chỉ cần sử dụng thuật toán xoay pha tín hiệu nhằm điều chỉnh chính xác chòm sao tín hiệu thu trong trƣờng hợp vẫn chƣa điều chỉnh hết độ lệch tần số. Thêm vào đó việc sử dụng sóng hình sin để xác định tần số Doppler cho phép áp dụng đƣợc với hệ thống có tốc độ chuyển động tƣơng đối nhanh giữa phát và thu. Các phƣơng pháp bù dịch tần Doppler hiện nay vẫn phải sử dụng các chuỗi ký tự để thêm vào đầu các khung nên sẽ không cho hiệu quả tốt. Để tiết kiệm băng thông, trong 94
8. DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Bài báo hội thảo quốc tế: 1. C1. Dinh Hung Do, Quoc Khuong Nguyen, Viet Ha Do and Van Duc Nguyen (Hanoi Unversity of Science and Technology, Vietnam), 2016, “A Time Synchronization Method for OFDM-Based Underwater Acoustic Communication Systems”, In 2016 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp131-134. 2. C2. Quoc Khuong Nguyen, Dinh Hung Do and Van Duc Nguyen (Hanoi Unversity of Science and Technology, Vietnam), 2017, “ Doppler Compensation Method using Carrier Frequency Pilot for OFDM-Based Underwater Acoustic Communication Systems”, In 2017 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp.254-259. Bài báo tạp chí Khoa học và Kỹ thuật: 1. J1. Dinh Hung Do, Quoc Khuong Nguyen (Hanoi University of Science and Technology, Vietnam), 2017, “Comparison of single carrier FDMA vs. OFDMA in underwater acoustic communication systems”, in pp.65-68 Journal of Science& Technology on Information and Communications (JSTIC), ISSN 2525-2224. 2. J2. Đỗ Đình Hƣng, Nguyễn Quốc Khƣơng (Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội), 2018, “Phƣơng pháp bù dịch tần Doppler dựa trên chuỗi tín hiệu hình sin cho hệ thống OFDM truyền thông tin dƣới nƣớc”, “A Doppler Compensation Method Based on the Sinusoidal Signal in OFDM Underwater Communication System”, pp.11-14 in Journal of Science & Technology (JST), No.129(2018), ISSN 2354-1083. 3. J3. Dinh Hung Do, Quoc Khuong Nguyen, 2018, “A Direct decoder method for OFDM with carrier frequency pilot in underwater acoustic communication systems”, in Journal of Science and Technology on Information and Communications (JSTIC), pp.21-26, ISSN 2525-2224. 4. J4. Do Dinh Hung, Nguyen Quoc Khuong, Ha Duyen Trung, Nguyen Thanh Trung, Nguyen Thi Hai Yen, 2022, “Method of selecting signals with spatial-temporal diversity for underwatercommunication using OFDM technique”, in Journal of Military Science and Technology (JMST), pp.3-11, ISSN 1859-1043. Bằng Độc quyền sáng chế: Nguyễn Quốc Khƣơng (VN), Đỗ Đình Hƣng (VN), Nguyễn Văn Đức (VN), “Phƣơng pháp bù dịch tần Doppler”, Bằng Độc quyền sáng chế Số 20 32, theo Quyết định số: 78879/QĐ-SHTT, ngày :06/11/2018, Cục Sở hữu trí tuệ, Bộ Khoa học và Công nghệ. 96
9. [14] P. A. van Walree, “Propagation and scattering effects in underwater acoustic communication channels,” IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 38, no. 4, pp. 614- 631, 2013. [15] Milica Stojanovic, Member, IEEE “Recent Advances in High-Speed Underwater Acoustic Communications” IEEE Journal of oceanic engineering, vol. 21, no.2,april 1996. [16] G.M. Wenz, “Acoustic ambient noise in the ocean: Spectra and sources,” J.Acoust. Soc. Amer., vol.34, no. 12, pp. 1936-1956, Dec. 1962. [17] M.Stojanovic, “Low complexity OFDM detector for underwater acoustic channels,” IEEE Oceans Conf., Sept. 2006. [18] B.Li, S.Zhou, M.Stojanovic, L.Freitag and P.Willet, “Non-uniform Doppler compensation for zeropadded OFDM over fast-varying underwater acoustic channels,” IEEE Oceans Conf., June 2007. [19] Adegbenga B. Awoseyila, Christos Kasparis ans Barry G. Evans “Improved Preamble – Aided Timing Estimation for OFDM systems” IEEE communications letters, vol. 12, no. 11, November 2008. [20] T. Schmidl and D. Cox, “Robust frequency and timingsynchronization for OFDM,” IEEE Trans. Commun, vol. 45, no.12, 1997:1613-1621. [21] A.M. Khan, Varun Jeoti, M. A. Zakariya, and M.Z. Ur Rehman, “Robust Symbol Timing Synchronization for OFDM Systems Using PN Sequence” International Journal of Information and Electronics Engineering, Vol. 4, No.3, May 2014. [22] M.Stojanovic, Low complexity OFDM detector for underwater acoustic channels, IEEE Oceans Conf., Sept. 2006. [23] H. Esmaiel and D. Jiang, "Review article: Multicarrier communication for underwater acoustic channel," Int. J. Communications, Network and SystemSciences,vol.6, pp. 361-376, aug 2013. [24] M. Stojanovic and J. Preisig, "Underwater acoustic communication channels: Propagation models and statistical characterization," IEEE Communications Magazine, vol. 47, no. 1, 2009. [25] Tran Minh Hai, Saotome Rie, Suzuki Taisuki, Tomohisa Wada, "A Transceiver Architecture for Ultrasonic OFDM with Adaptive Doppler Compensation," International Journal of Information and Electronics Engineering, vol. 4, no.3,2014. [26] B. Li, S. Zhou, M. Stojanovic, L. Freitag, and P. Willett, "Non-uniform Doppler compensation for zero-padded OFDM over fast-varying underwater acoustic 98
10. [39] Aval, Y. M., S. K. Wilson, and M. Stojanovic (2015). On the achievable rate of a class of acoustic channels and practical power allocation strategies for ofdm systems. IEEE Journal of Oceanic Engineering 40 (4), 785–795. [40] Badiey, M., Y. Mu, J. Simmen, S. E. Forsythe, et al. (2000). Signal variability in shallow- water sound channels. IEEE Journal of Oceanic Engineering 25 (4), 492–500. [41] Baktash, E., M. J. Dehghani, M. R. F. Nasab, and M. Karimi (2015). Shallow wa- ter acoustic channel modeling based on analytical second order statistics for moving transmitter/receiver. IEEE Transactions on Signal Processing 63 (10), 2533–2545. [42] Bernad´o, L., A. Roma, A. Paier, T. Zemen, N. Czink, J. Karedal, A. Thiel, F. Tufvesson, A. F. Molisch, and C. F. Mecklenbrauker (2011). In-tunnel vehicular radiochannel characterization. In Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2011 IEEE 73rd, pp. 1–5. IEEE. [43] Bernado, L., T. Zemen, F. Tufvesson, A. F. Molisch, and C. F. Mecklenbrauker (2014). Delay and doppler spreads of nonstationary vehicular channels for safety- relevant scenarios. IEEE Transactions on Vehicular Technology 63 (1), 82–93. [44] Bjerrum-Niese, C., L. Bjørno, M. A. Pinto, and B. Quellec (1996). A simula- tion tool for high data-rate acoustic communication in a shallow-water, time-varying channel. Oceanic Engineering, IEEE Journal of 21 (2), 143–149. [45] Blankenagel, B. and A. G. Zajic (2013). Simulation model for wideband mobile- to- mobile underwater fading channels. In 2013 IEEE 77th Vehicular Technology Conference (VTC Spring). [46] Bouvet, P.-J. and A. Loussert (2010). Capacity analysis of underwater acoustic mimo communications. In OCEANS 2010 IEEE-Sydney, pp. 1–8. IEEE. [47] Brekhovskikh, L. and Y. Lysanov (2003). Fundamentals of Ocean Acoustics. New York. [48] Brekhovskikh, L. M. and Y. P. Lysanov (1991). Fundamentals of Ocean Acoustics. Berlin, Germany: Springer-Verlag. [49] Caley, M. and A. Duncan (2013.). Investigation of underwater acoustic multi-path Doppler and delay spreading in a shallow marine environment. Acoustics Australia, vol. 41, no. 1, pp. 20–28 . [50] Capoglu, I. R., Y. Li, and A. Swami (2005). Effect of Doppler spread in OFDM- based UWB systems. IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 4, no. 5, pp. 2559–2567 . [51] Cheng, L., B. E. Henty, D. D. Stancil, F. Bai, and P. Mudalige (2007). Mobile vehicle-to-vehicle narrow-band channel measurement and characterization of the 5.9 ghz dedicated short range communication (dsrc) frequency band. IEEE Journal on Selected Areas in Communications 25 (8). 100
11. [65] Hashemi, H. (1993). The indoor radio propagation channel. Proceedings of the IEEE 81 (7), 943–968. [66] Heitsenrether, R. M., M. Badiey, M. B. Porter, M. Siderius, and W. A. Kuperman (2004). Modeling acoustic signal fluctuations induced by sea surface roughness. In AIP Conference Proceedings, Volume 728, pp. 214–221. AIP. [67] Hogstad, B. O., C. A. Guti´errez, M. P¨atzold, and P. M. Crespo (2013). Classes of sum- of-cisoids processes and their statistics for the modeling and simulation of mobile fading channels. EURASIP Journal on Wireless Communications and Net- working 2013 (1), 1–15. [68] Ijaz, S., A. J. Silva, O. C. Rodr´ıguez, and S. M. Jesus (2011). Doppler domain decomposition of the underwater acoustic channel response. In OCEANS, 2011 IEEE-Spain, pp. 1–7. IEEE. [69] Jornet, J. M. and M. Stojanovic (Sep. 2008.). Distributed power control for un- derwater acoustic networks. in Proc. OCEANS 2008, Quebec City, Canada. [70] Lasota, H. and I. Kochan´ska (2011). Transmission parameters of underwater com- munication channels. Hydroacoustics 14, 119–126. [71] Lee, P., J. Barter, K. Beach, E. Caponi, C. Hindman, B. Lake, H. Rungaldier, and J. Shelton (1995). Power spectral lineshapes of microwave radiation backscattered from sea surfaces at small grazing angles. In IEE Proceedings-Radar, Sonar and Navigation, Volume 142, pp. 252–258. IET. [72] Li, J. and M. Kavehrad (Dec. 1999.). Effects of time selective multipath fading on OFDM systems for broadband mobile applications. IEEE Communications Letters, vol. 3, no.12, pp. 332–334 . [73] Liu, C., Y. V. Zakharov, and T. Chen (2012). Doubly selective underwater acous- tic channel model for a moving transmitter/receiver. Vehicular Technology, IEEE Transactions on 61 (3), 938–950. [74] Lucani, D. E., M. Stojanovic, and M. M´edard (2008). On the relationship between transmission power and capacity of an underwater acoustic communication channel. In OCEANS 2008-MTS/IEEE Kobe Techno-Ocean, pp. 1–6. IEEE. [75] Stojanovic, M. (October 2007). On the relationship between capacity and distance an underwater acoustic communication channel. ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review (MC2R), vol.11, no. 4, pp. 34–43 . [76] Stojanovic, M. and J. Preisig (2009). Underwater acoustic communication chan- nels: Propagation models and statistical characterization. IEEE Communications Magazine 47 (1), 84–89. [77] Tomasi, B., G. Zappa, K. McCoy, P. Casari, and M. Zorzi (2010).Experimental study 102
12. [90] S. Azeez, B. Das, “Performance Analysis of Underwater Acoustic Communication System with Massive MIMO-OFDM,” Evolution in Signal Processing and Telecommun. Networks, vol. 839. Springer, 2022, pp. 315–324. [91] S.S. Ganesh, S. Rajaprakash, “Study and Comparision of “MIMO-OFDM” Under Acoustic Communication Systems,” Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 351. Springer, Singapore, 2022. [92] Li, Y.; Li, Y.; Chen, X.; Yu, J.; Yang, H.; Wang, L. A New Underwater Acoustic Signal Denoising Technique Based on CEEMDAN, Mutual Information, Permutation Entropy, and Wavelet Threshold Denoising. Entropy 2018, 20, 563. [93] Chang, S.; Li, Y.; He, Y.; Wang, H. Target Localization in Underwater Acoustic Sensor Networks Using RSS Measurements. Appl. Sci. 2018, 8, 225. [94] Yang, H.; Shen, S.; Yao, X.; Sheng, M.; Wang, C. Competitive Deep-Belief Networks for Underwater Acoustic Target Recognition. Sensors 2018, 18, 952. [95] Muhammed, D.; Anisi, M.H.; Zareei, M.; Vargas-Rosales, C.; Khan, A. Game Theory- Based Cooperation for Underwater Acoustic Sensor Networks: Taxonomy, Review, Research Challenges and Directions. Sensors 2018, 18, 425. [96] Wang, X.; Liu, A.; Zhang, Y.; Xue, F. Underwater Acoustic Target Recognition: A Combination of Multi-Dimensional Fusion Features and Modified Deep Neural Network. Remote Sens. 2019, 11, 1888. [97] S. H. Park, P. D. Mitchell and D. Grace, "Reinforcement Learning Based MAC Protocol (UW-ALOHA-Q) for Underwater Acoustic Sensor Networks", IEEE Access, vol. 7, pp. 165531-165542, 2019. [98] T. Polonelli, D. Brunelli and L. Benini, "Slotted ALOHA overlay on lorawan: a distributed synchronization approach", Proceedings of the 16th IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC 2018), pp. 1-7, 2018. [99] E. Khatter and D. Ibrahim, "Proposed ST-Slotted-CS-ALOHA Protocol for Time Saving and Collision Avoidance", ISeCure-The ISC International Journal of Information Security, vol. 11, no. 3, pp. 67-72, 2019. [100] E. Hemalatha, M. Dhamodaran and E. Punarselvam, "Robust Data Collection with Multiple Sink Zone in 3-D Underwater Sensor Networks", International Journal on Applications in Basic and Applied Sciences, vol. 5, no. 1, pp. 8-14, December 2019. 104