Đánh giá dung lượng đường xuống của hệ thống đa người dùng với sự kết hợp các phương pháp tiền mã hóa và NOMA

Chia sẻ: Liễu Yêu Yêu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

21
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Đánh giá dung lượng đường xuống của hệ thống đa người dùng với sự kết hợp các phương pháp tiền mã hóa và NOMA" đề xuất được đánh giá là có hiệu quả trong các trường hợp khử nhiễu liên tiếp (SIC: Successive Interference Cancellation) hoàn hảo và không hoàn hảo. Việc đánh giá dung lượng cho cả hai trường hợp đã được thực hiện về mặt lý thuyết và được so sánh với mô phỏng Monte Carlo. Sự phù hợp giữa kết quả lý thuyết và kết quả mô phỏng đã xác thực công thức đánh giá được đề xuất. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá dung lượng đường xuống của hệ thống đa người dùng với sự kết hợp các phương pháp tiền mã hóa và NOMA

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Đánh Giá Dung Lượng Đường Xuống Của Hệ Thống Đa Người Dùng Với Sự Kết Hợp Các Phương Pháp Tiền Mã Hóa Và NOMA Kiều Khắc Phương và Phạm Thanh Hiệp* Khoa Vô tuyến điện tử Học viện Kỹ thuật Quân sự Email: phuongkk@mta.edu.vn; phamthanhhiep@gmail.com Abstract—Dung lượng đường xuống của hệ thống đa thống MU, người dùng có điều kiện kênh tốt hơn được người dùng (MU: Multi User) là hướng nghiên cứu quan phân bổ công suất truyền ít hơn, trong khi đó người trọng và đáng quan tâm cho các hệ thống vô tuyến tương dùng có điều kiện kênh kém hơn được cung cấp công lai. Phương pháp đa truy nhập không trực giao (NOMA: suất truyền cao hơn [4], [5]. Mục đích của chiến lược Non-Orthogonal Multiple Access) đã được đề xuất để cải thiện thông lượng cho hệ thống MU. Để cải thiện hơn này là nhằm đạt được sự cân bằng giữa thông lượng hệ nữa hiệu năng của hệ thống MU, chúng tôi đề xuất thống và sự công bằng của người dùng [6]. phương pháp kết hợp tiền mã hóa và NOMA. Thông Các nghiên cứu trước đây về NOMA đường xuống lượng của hệ thống MU với các sơ đồ kết hợp tiền mã của các hệ thống MU có thể được tóm tắt như sau: hóa và NOMA mà chúng tôi đề xuất được đánh giá là có Dinh và các cộng sự đã tiến hành khảo sát NOMA hiệu quả trong các trường hợp khử nhiễu liên tiếp (SIC: đường xuống đơn giản của hệ thống MU, trong đó tất Successive Interference Cancellation) hoàn hảo và không cả các người dùng ở các vị trí ngẫu nhiên, và đã tìm hoàn hảo. Việc đánh giá dung lượng cho cả hai trường được các công thức đánh giá xác suất ngừng hoạt động hợp đã được thực hiện về mặt lý thuyết và được so sánh và dung lượng dừng hệ thống. Trong [8], Yang và các với mô phỏng Monte Carlo. Sự phù hợp giữa kết quả lý thuyết và kết quả mô phỏng đã xác thực công thức đánh cộng sự đã khảo sát cả đường xuống và đường lên của giá được đề xuất. Ngoài ra, các kết quả cho thấy sự kết hệ thống NOMA MU và đã đề xuất sự phân bổ công hợp tiền mã hóa và NOMA đã đề xuất có thể cải thiện suất động dựa trên chất lượng dịch vụ (QoS) của các hơn nữa thông lượng của hệ thống MU khi so sánh với người dùng khác nhau. Dựa vào các kết quả đã nhận phương pháp đa truy nhập trực giao truyền thống. được, các tác giả đã chỉ ra rằng sự phân bổ công suất động có thể đảm bảo sự công bằng thông lượng cho tất Keywords: NOMA; SIS; dung lượng hệ thống; kết hợp tiền cả người dùng. Thông lượng dừng hệ thống và xác mã hóa và NOMA; khử nhiễu liên tiếp hoàn hảo và không suất ngừng hoạt động đã được thảo luận trong điều hoàn hảo. kiện công bằng về chất lượng giữa các người dùng [9]. I. GIỚI THIỆU Trong [10] các tác giả đã phân tích các hệ thống NOMA MU-MIMO và chỉ ra rằng hiệu năng của hệ Hệ thống viễn thông 5G được phát triển để cung thống NOMA MU-MIMO được cải thiện khi các cấp các dịch vụ internet vạn vật (IoT: Internet of người dùng được tập hợp thành một cụm. thing). IoT về cơ bản kết nối mọi người, các quá trình, Qua các công trình đã nghiên cứu, hiệu suất băng dữ liệu và mọi vật có thể với nhau. Thách thức chủ thông và các vấn đề của hệ thống NOMA đã được cải yếu của IoT là duy trì thông tin đáng tin cậy trong điều thiện. Hơn thế nữa, công nghệ NOMA có thể cung cấp kiện phổ bị hạn chế và chi phí thấp [1]. Nhờ có hiệu khả năng kết nối rất cao cho hàng tỷ thiết bị điện tử suất phổ cao mà đa truy nhập không trực giao nhờ các đặc tính không trực giao. Ngoài ra, khi so (NOMA) là một trong các kỹ thuật đa truy nhập đầy sánh với các phương pháp đa truy nhập khác như: truy triển vọng cho các mạng không dây tương lai, đặc biệt nhập chia sẻ đa người dùng, đa truy nhập phân chia là ứng dụng cho các mạng di động 5G [2]. theo mẫu, đa truy nhập mã thưa, các hệ thống NOMA Khác với phương pháp đa truy nhập trực giao MU có độ phức tạp thấp hơn [2]. Bởi vậy công nghệ (OMA) như đa truy nhập phân chia theo mã (CDMA), NOMA phù hợp cho đường xuống của hệ thống MU. đa truy nhập phân chia theo tần số (FDMA), phương Mặt khác, tiền mã hóa trong hệ thống NOMA đa pháp NOMA sử dụng miền năng lượng cho kỹ thuật đầu vào-một đầu ra (MISO: Multi Input-Single đa truy nhập ở máy phát và áp dụng phương pháp khử Output) đã được đề xuất và phân tích [11]. Tuy nhiên, nhiễu liên tiếp (SIC) để tách tín hiệu mong muốn ở các tác giả đã thừa nhận rằng trong mỗi một cụm chỉ có người dùng. SIC được thực hiện ở mỗi người dùng để hai người dùng, nên chúng tôi sẽ mở rộng vấn đề này. tách các ký hiệu chồng lên nhau và loại bỏ nhiễu giữa Hệ thống MU hai chặng với tiền mã hóa ở chặng thứ các người dùng. Trong NOMA đường xuống của hệ nhất và NOMA ở chặng thứ hai đã được đề xuất và ISBN 978-604-80-7468-5 72
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) phân tích trong [12], sự kết hợp giữa beamforming và Mô hình của hệ thống MU đường xuống với sự NOMA cho đường xuống của các hệ thống MU đã kết hợp giữa tiền mã hóa và NOMA được thể hiện trên được đề xuất ở [13]. Chúng tôi đã đề xuất mô hình hệ Hình 1. Một BS được trang bị M anten với phương thống và xác suất ngừng hoạt động của hệ thống trong pháp tiền mã hóa ZF (ZFBP) để phục vụ cho M cụm trường hợp SIC hoàn hảo. Điều này là bất khả thi người dùng, trong khi mỗi người dùng chỉ có một trong các ứng dụng thực tế, bởi vậy chúng tôi sẽ phân anten do kích thước hạn chế. Các người dùng được tích hệ thống đã đề xuất với sự kết hợp giữa tiền mã phân cụm một cách đơn giản bởi thuật toán xác định vị hóa và NOMA trong điều kiện SIC không hoàn hảo. trí hoặc phương pháp hướng không gian như kỹ thuật Các nghiên cứu về xác suất dừng cho hệ thống này đã định vị toàn cầu (GPS). Số lượng người dùng trong được nghiên cứu và trình bày trong [14], trong nghiên mỗi cụm là như nhau và bằng N. cứu này chúng tôi tập trung khảo sát phẩm chất hệ Ma trận tiền mã hóa wm theo phương pháp ZFBP thống thông qua thông lượng cho hệ thống với SIC được thiết kế cho cụm thứ m để giảm nhiễu liên cụm. hoàn hảo và không hoàn hảo. Các đóng góp của Người dùng n trong cụm m được gọi là người dùng nghiên cứu bao gồm: (m, n) và ma trận kênh giữa người dùng (m, n) và BS • Phân tích, đánh giá hệ thống NOMA đường xuống được ký hiệu là hm,n = [hm,n,1, hm,n,2, …, hm,n,M]T ∈ CMx1 với đa anten ở trạm gốc và đơn anten ở người với m ∈{1, 2, …, M} và n ∈ {1, 2, …, N}. dùng. Nhiều người dùng tạo thành một cụm dựa hm,n,i~𝒞𝒩%0, Ω!,# ) ký hiệu cho hiệu suất kênh, và trên vị trí của họ và tiền mã hóa ZF được ứng dụng E{│hm,n,i│2} = Ωm,n là phương sai của độ lợi kênh. Tất ở trạm gốc (BS) để giảm bớt nhiễu liên cụm. cả các kênh được coi gần như độc lập, phân bố đồng • Dựa trên các công thức đánh giá xác suất ngừng nhất và không có fading. Để cực đại hóa tỷ số tín/tạp hoạt động, xây dựng các công thức tính dung (SNR), ma trận tiền mã hóa wm có thể được biểu diễn lượng hệ thống cho mỗi người dùng để đánh giá như là phép chiếu của hm,n = [hm,n,1, hm,n,2, …, hm,n,M]T ∈ phương pháp đề xuất dựa trên các trường hợp SIC CMx1 theo chiều người dùng gây nhiễu trong cụm m. hoàn hảo và không hoàn hảo. Các công thức đánh Ma trận wm được tính: giá được kiểm nghiệm bởi các kết quả mô phỏng. 𝐁 𝒉! wm = ‖𝐁! (1) • Thông qua cả phân tích lý thuyết và mô phỏng ! 𝒉! ‖ trong các trường hợp SIC hoàn hảo và không hoàn Ở đây 𝑩! = 𝑰$ − 𝑯! (𝑯% &' % ! 𝑯! )! 𝑯! và cấu trúc của hảo cho thấy, dung lượng hệ thống của phương ma trận kênh Hm được cho bởi: pháp đề xuất là tốt hơn khi so sánh với phương 𝑯! = [𝒉' , 𝒉( , ⋯ , 𝒉!&' , 𝒉!)' , ⋯ , 𝒉* ]+ (2) pháp OMA truyền thống. Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: Do đó ta có 𝒉% ! 𝒘, = 0, ∀𝑚 ≠ 𝑗, nghĩa là với tiền Trong phần II, chúng tôi trình bày NOMA đường mã hóa, tất cả các người dùng trong cụm m không xuống của hệ thống MU-MISO. Việc đánh giá xác suất nhận được tín hiệu của các người dùng ở các cụm ngừng hoạt động và dung lượng dừng hệ thống được đề khác. Tuy nhiên họ nhận được tín hiệu của tất cả các xuất trong phần III. Phần IV thể hiện các kết quả mô người dùng trong cụm này. Do vậy, phương pháp phỏng để đánh giá phương pháp được đề xuất. Cuối NOMA có thể được ứng dụng để khử nhiễu liên người cùng, chúng tôi kết luận bài báo trong phần V. dùng (IUI: Inter-User Interference). Theo phương pháp NOMA, các người dùng được II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG coi như xác định được mức giải mã tín hiệu theo độ lợi kênh. Nếu không tính tới suy hao, khoảng cách giữa BS và các người dùng được giả thiết là dm,1 > dm,2 >…> dm,N, thì độ lợi kênh của các người dùng thỏa mãn theo điều kiện sau: │Wmhm,1│2 ≤ │Wmhm,2│2 ≤ … ≤│Wmhm,N│2 (3) Bởi vậy dựa trên nguyên lý NOMA, hệ số phân bổ năng lượng của các người dùng là: am,1 ≥ am,2 … ≥ am,N (4) Tập tín hiệu của tất cả các người dùng trong cụm . m được định nghĩa là XS,m = ;𝑥-,' , ⋯ , 𝑥!,$ = , ở đây xm,n là tín hiệu của người dùng (m, n). Tập tín hiệu được nhân với ma trận tiền mã hóa Wm ở đầu ra anten dựa trên thuật toán ZF. Công suất phát của tất cả các anten của BS được xác định là E{│XS,m│2} = PS. Hệ số Hình 1. Mô hình hệ thống với sự kết hợp giữa tiền mã hóa và NOMA. phân bổ công suất cho người dùng (m, n) là am,n và thỏa mãn điều kiện ∑$ #/' 𝑎!,# = 1. Do dó, tín hiệu được truyền từ mỗi anten của BS về phía cụm m là: ISBN 978-604-80-7468-5 73
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) N! XS,m= wm∑$#/' A𝑎!,# 𝑃0 𝑥!,# (5) ở đây 𝜌 = % . S",$ () Coi 𝑛! ~𝒞𝒩(0, 𝜎! là tạp âm trắng cộng tính Từ (9), dung lượng dừng hệ thống của người dùng (AWGN) ở người dùng (m, n) trong, trường hợp tiền (m, n) được tính bởi: mã hóa hoàn hảo, tín hiệu thu được của người dùng 𝑅Z!,# = 𝐸\𝑅!,# ] = 𝐸 ^𝑙𝑜𝑔( T1 + (m, n) bao gồm tín hiệu của tất cả người dùng trong ( cụm m. V𝒉!,# 𝒘! V 𝜌%∑$ 1/#)' 𝑎!,1 + 𝑎!,# )U_ − 𝐸 ^𝑙𝑜𝑔( X1 + $ ( 𝒚!,# = 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 + 𝒏!,# ∑$1/#)' 𝜌𝑎!,1 V𝒉!,# 𝒘! V Y_ (10) 1/' Kỳ vọng của biến ngẫu nhiên χ được định nghĩa = 𝒉! 𝒘! A𝑎!,# 𝑃0 𝒙!,# JKKKKKLKKKKKM bởi: U 2í# 51ệ7 !8#9 !7ố# ;ủ= #9ườ1 @ù#9 (!,#) 𝐸[𝑙𝑜𝑔( (1 + χ)] = ∫V 𝑙𝑜𝑔( (1 + 𝑥)𝑓T (𝑥)𝑑𝑥 (11) $ ở đây fχ(x) là hàm mật độ xác suất của χ, với χ ∈ {𝑋, 𝑌} + 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 và ( JKKKKKKKLKKKKKKKM 1/#)' 𝑋 = 𝑃0 V𝒉!,# 𝒘! V , #51ễ7 ả#5 5ưở#9 2ừ #9ườ1 @ù#9 H5á; ( 𝑌 = ∑$ 1/#)' 𝑃0 𝑎!,1 V𝒉!,# 𝒘! V . #&' Sử dụng phương pháp tích phân từng phần, ta có + 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H + 𝒏!,# (6) thể viết (10) dưới dạng: JKKKKKKKLKKKKKKKM H/' ' U '&X+ (Y) ' U '&X, (Z) ả#5 5ưở#9 ;ủ= 0JK H5ô#9 58à# 5ả8 𝑅Z!,# = ∫V 𝑑𝑥 − ∫V 𝑑𝑦 (12) W#( ')Y W#( ')Z Trong trường hợp SIC hoàn hảo, hệ số ở đây FX(x) và FY(y) là hàm phân bố tích lũy của các 𝒉!,# 𝒘! ∑#&' biến ngẫu nhiên X và Y tương ứng. Từ (12) và các giả H/' A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H = 0. thiết ở trên, dung lượng dừng hệ thống được xác định Như đã đề cập ở trên, mặc dù ZFBP có thể khử là: nhiễu liên cụm, tuy nhiên nhiễu trong nội bộ của cụm $ (&') $-* hay nhiễu giữa các người dùng trong một cụm (IUI) 𝑅Z!,# = ∑$ #/'% # ) 𝒥' (𝑥) − W#( $-* vẫn tồn tại. Bởi vậy kỹ thuật SIC có thể được sử dụng ∑$ $ (&') U ' Z #/'% # ) W#( ∫V ')Z 𝑒𝑥𝑝 T− ∑' [= U 𝑑𝑦, để loại bỏ IUI. Nhờ có SIC, ở vị trí của máy thu người &($)* ",& Ω",$ dùng sử dụng SIC để khử nhiễu của các người dùng có (13) độ lợi kênh xấu hơn. Theo giả định ở trên, người dùng ở đây (m, n) có thể loại bỏ nhiễu của các người dùng (m, 1), U ' Y 𝒥' (𝑥) = ∫V ')Y 𝑒𝑥𝑝 T− []∑' U 𝑑𝑥. (m, 2), …, (m, n-1). Gọi 𝛾!,# là tỷ số tín hiệu trên tạp &($)* =",& )=",$ ^Ω",$ âm cộng nhiễu (SINR), ta có: (14) N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O % Giải phương trình (14), ta nhận được [15]: 𝛾!,# = % (7) U ' ∫V Y)_ exp (−𝜇𝑥)𝑑𝑥 = −exp (−𝛼𝜇)𝐸𝑖(−𝜇𝛽), (15) ∑' % &($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$ Y `ab (2) Do người dùng (m, N) sử dụng thuật toán SIC để với α = β = 1 và 𝐸𝑖(𝑥) = ∫&U Y . 𝑑𝑡 là hàm tích loại bỏ tín hiệu của tất cả các người dùng trong một phân mũ. Biểu thức đánh giá dung lượng dừng hệ cụm, nên SNR của người dùng (m, N) được tính: % thống của người dùng (m, n) được cho bởi (16). N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O $-* 𝛾!,$ = (8) 𝑅Z!,# = ∑$ $ (&') ' % S",$ #/'% ) # 𝑒𝑥𝑝 T ' W#( U []∑&($)* =",& )=",$ ^Ω",$ ' III. PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG x𝐸𝑖 T− []∑' U− &($)* =",& )=",$ ^Ω",$ $ (&')$-* ' A. Đánh giá dung lượng hệ thống ∑$ #/'% # ) 𝑒𝑥𝑝 T∑' U W#( &($)* [=",& Ω",$ ' Trong phần này chúng ta sẽ nhận được biểu thức x𝐸𝑖 T− ∑' U (16) đánh giá tốc độ dữ liệu của hệ thống MU NOMA, tốc &($)* [=",& Ω",$ Ω",$ độ này là tổng tốc độ dữ liệu của tất cả các người dùng Dung lượng dừng hệ thống của cụm m là tổng sử dụng dịch vụ. Dựa trên lý thuyết Shannon, tốc độ dung lượng dừng hệ thống của tất cả người dùng trong dữ liệu hiện thời của người dùng (m, n) được biểu diễn cụm này. bởi: 𝑅Z! = ∑$ Z #/' 𝑅!,# (17) % N! =",$O𝒉",$ 𝒘" O B. Dung lượng dừng hệ thống trong trường hợp SIC 𝑅!,# = 𝑙𝑜𝑔( T1 + ' % % U ∑&($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$ không hoàn hảo ( Từ SINR hiện thời được cho trong [14, eq, (16)], ta = 𝑙𝑜𝑔( T1 + V𝒉!,# 𝒘! V 𝜌%∑$ 1/#)' 𝑎!,1 + 𝑎!,# )U − ( có dung lượng hiện thời của người dùng (m, n): 𝑙𝑜𝑔( X1 + ∑$ 1/#)' 𝜌𝑎!,1 V𝒉!,# 𝒘! V Y (9) ISBN 978-604-80-7468-5 74
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) 1!c0JK 1!c0JK MU MISO. Kết quả của phương pháp đề xuất được so 𝑅!,# = 𝑙𝑜𝑔( %1 + 𝛾!,# ) = N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O % sánh với phương pháp truyền thống để xác thực tính 𝑙𝑜𝑔( T1 + % U đúng đắn của phân tích lý thuyết trong cả hai trường ]∑' % &($)* N! =",& )∆/ ^O𝒉",$ 𝒘" O )S",$ % hợp SIC hoàn hảo và không hoàn hảo. Trong nhiều bài e]∑' % &($)* N! =",& )∆/ ^)N! =",$ fO𝒉",$ 𝒘" O )S",$ = 𝑙𝑜𝑔( T % U (18) báo đã công bố, đã chỉ ra rằng hiệu năng của hệ thống ]∑' N = &($)* ! ",& )∆ / ^O𝒉 𝒘 ",$ " O )S % ",$ bị xấu đi khi số lượng người dùng lớn hơn 3 do IUI ở đây đây ∆H = ξ ∑$&' H/' 𝑎H 𝑃0 . Từ (18) ta viết lại dung còn sót lại. Bởi vậy, ta giả thiết rằng số người dùng lượng dừng hệ thống dưới dạng: trong mỗi cụm là 3 và tiền mã hóa thực hiện ở BS cho 1!c0JK ∆ 𝑅!,# = E w𝑙𝑜𝑔( TxT∑$ / 1/#)' ρ𝑎!,1 + S % U + mỗi cụm là hoàn hảo. Kênh giữa BS với người dùng ",$ có phân bố Reyleigh. Giả thiết rằng, trong các người ( ρ𝑎!,# z V𝒉!,# 𝒘! V + 1U{-E |𝑙𝑜𝑔( }T∑$ 1/#)' ρ𝑎!,1 + dùng thì người dùng thứ 1 xa BS nhất, người dùng thứ 3 gần BS nhất. Do đó, độ lợi kênh của họ được chọn là ∆/ ( Ωm,1 = 1, Ωm,2 = 2, Ωm,3 = 3. Hệ số phân bổ công suất % U V𝒉!,# 𝒘! V + 1~• (19) $&#)' $($)') S",$ được tính là 𝑎# = ѱ , với ѱ = ( để cho Đặt ( ∑$ #/' A𝑎1 = 1. ∆ 𝑍' = xT∑$ / 1/#)' ρ𝑎!,1 + S % U + ρ𝑎!,# z V𝒉!,# 𝒘! V , ",$ ∆/ ( 𝑍( = T∑$ 1/#)' ρ𝑎!,1 + % U V𝒉!,# 𝒘! V . S",$ Sử dụng phương pháp tích phân từng phần và biểu thức (11), 𝑅Z 1!c0JK !,# được biểu diễn như sau: ' U '&X (g ) ' U '&X (g ) 𝑅Z 1!c0JK 0* * 0% % = W#( ∫V 𝑑𝑧' − W#( ∫V 𝑑𝑧( !,# JKKKKKLK ')gK* KKKM JKKKKKLK')gK % KKKM Q1 Q2 (20) Lưu ý rằng, theo [17, eq, (7.14)] hàm phân bố tích lũy của Z1 và Z2 được cho bởi: $ 𝑁 𝑛𝑧7 𝐹h1 (𝑧) = 1 − F X Y (−1)#&' 𝑒𝑥𝑝 }− ~, 𝑛 Ω!,# #/' với 𝑢 ∈ {1, 2}. Các hàm Q1 và Q2 được tính bằng cách thay thế hàm phân bố tích lũy vào (20). 𝑁 (&')$-* U ' g* 𝑄' = ∑$#/' X Y W#( ∫V ')g 𝑒𝑥𝑝 T− i Ω U, (21) 𝑛 * * ",$ ở đây Ξ' = xT∑$ ∆/ Hình 2: So sánh dung lượng dừng hệ thống của người dùng 1/#)' ρ𝑎!,1 + % U + ρ𝑎!,# z. S",$ 1 và người dùng 3 trong các trường hợp SIC hoàn hảo và 𝑁 (&')$-* U ' g% không hoàn hảo với ξ = 0.01. 𝑄( = ∑$ #/' X Y W#( ∫V ')g 𝑒𝑥𝑝 T− i Ω U 𝑑𝑧( 𝑛 % % ",$ (22) Hình 2 biểu diễn dung lượng hệ thống của người ∆/ dùng 1 và người dùng 3 trong các trường hợp SIC ở đây Ξ( = T∑$ 1/#)' ρ𝑎!,1 + S % U. Sử dụng (15) ta ",$ hoàn hảo và không hoàn hảo để khảo sát ảnh hưởng nhận được Q1 và Q2 dưới dạng: chất lượng của quá trình xử lý SIC đến hiệu năng của 𝑁 (&')$-* ' ' các người dùng. Ta có thể nhận thấy dung lượng hệ 𝑄' = ∑$#/' X Y W#( 𝑒𝑥𝑝 T− i Ω U 𝐸𝑖 T− i Ω U 𝑛 * ",$ * ",$ thống của người dùng 3 trong trường hợp SIC hoàn (23) hảo là tốt hơn trường hợp SIC không hoàn hảo, trong $ 𝑁 (&')$-* ' ' khi đó dung lượng dừng hệ thống của người dùng 1 là 𝑄( = ∑#/' X Y W#( 𝑒𝑥𝑝 T− i Ω U 𝐸𝑖 T− i Ω U. 𝑛 % ",$ % ",$ như nhau trong cả hai trường hợp. Nguyên nhân là do (24) người dùng 1 không sử dụng thuật toán SIC để khử Thay Q1 và Q2 vào (20), ta nhận được dung lượng nhiễu, nên coi tín hiệu của các người dùng khác là dừng hệ thống của người dùng (m, n) và sau đó là nhiễu. Ngoài ra, dung lượng dừng hệ thống của người dung lượng dừng hệ thống của cụm m trong trường dùng 3 trong trường hợp SIC hoàn hảo là cao hơn so hợp SIC không hoàn hảo. với của người dùng 1, tuy nhiên nó giảm rất nhanh khi ξ tăng và có xu hướng giảm thấp hơn của người dùng IV. CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 1 khi ξ lớn hơn. Do chất lượng của SIC ảnh hưởng lớn Phần này cung cấp các kết quả mô phỏng của dung tới hiệu năng của các người dùng, nên việc thiết kế lượng hệ thống của phương pháp kết hợp tiền mã hóa thuật toán SIC có chất lượng cao ở máy thu là rất quan và NOMA đã đề xuất cho đường xuống của hệ thống trọng đối với các hệ thống NOMA. ISBN 978-604-80-7468-5 75
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Dung lượng dừng hệ thống của các người dùng 1 hợp với phương pháp beamforming để khử nhiễu đa và 2 trong các trường hợp SIC hoàn hảo và không tia. Như chỉ ra trên Hình 4, trong trường hợp SIC hoàn hoàn hảo được thể hiện trên Hình 3. Dung lượng dừng hảo phương pháp đề xuất tốt hơn phương pháp OMA hệ thống của người dùng 1 cao hơn của người dùng 2 truyền thống bởi vì hiệu suất phổ của phương pháp trong cả hai trường hợp SIC hoàn hảo và không hoàn NOMA cao hơn [18]. Tuy nhiên phương pháp đề xuất hảo. Đặc biệt là trong trường hợp SIC không hoàn hảo, chịu ảnh hưởng đáng kể của nhiễu còn sót lại do SIC dung lượng dừng hệ thống của người dùng 2 giảm không hoàn hảo, bởi vậy tổng dung lượng dừng hệ đáng kể trong khi dung lượng dừng hệ thống của thống của phương pháp đề xuất trở nên thấp hơn so người dùng 1 là không đổi. với của phương pháp OMA truyền thống khi SNR vượt quá 20 dB. Đây chính là sự đánh đổi của phương pháp đề xuất. V. KẾT LUẬN Nghiên cứu đã phân tích đường xuống của hệ thống MU MISO với sự kết hợp tiền mã hóa và NOMA, và đã đề xuất phương pháp tính dung lượng hệ thống cho tất cả các người dùng. Việc đánh giá dung lượng hệ thống được thực hiện trong cả hai trường hợp SIC hoàn hảo và không hoàn hảo. Phương pháp đề xuất được so sánh với phương pháp OMA truyền thống và kết quả mô phỏng đã chỉ ra rằng sự kết hợp tiền mã hóa và NOMA là tốt hơn phương pháp OMA truyền thống trong trường hợp SIC hoàn hảo. Trong khi đó, ở trường hợp SIC không hoàn hảo tổng dung lượng hệ thống của phương pháp đề xuất bị giảm và trở nên thấp hơn so với ở phương pháp OMA Hình 3: So sánh dung lượng dừng hệ thống của người dùng truyền thống khi SNR cao. Sự phân tích về lý thuyết 1 và người dùng 2 trong các trường hợp SIC hoàn hảo và đã được kiểm nghiệm bằng mô phỏng trong cả hai không hoàn hảo với ξ = 0.01. trường hợp SIC hoàn hảo và không hoàn hảo. Phương pháp ZFBP đã được sử dụng để loại bỏ nhiễu liên cụm, tuy nhiên hiệu năng của hệ thống được phân tích với giả thiết là ZFBP được thực hiện hoàn hảo và nhiễu liên cụm được loại bỏ triệt để. Việc phân tích hiệu năng hệ thống với giả thiết ZFBP không hoàn hảo sẽ được nghiên cứu trong các công trình tiếp theo của chúng tôi. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A. Benjebbour, K. Saito, A. Li, Y. Kishiyama, and T. Nakamura, Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA): Concept and Design – Signal Processing for 5G: Algorithms and Implementations, pp. 143–168, Aug. 2016. [2] L. Dai, B. Wang, Y. Yuan, S. Han, C.-L. I, and Z. Wang, Non- Orthogonal Multiple Access for 5G: Solutions, Challenges, Opportunities, and Future Research Trends – IEEE Commun. Mag., vol. 53, no. 9, pp. 74–81, Sep. 2015. [3] W. Han, J. Ge, and J. Men, Performance Analysis for NOMA Energy Harvesting Relaying Networks with Transmit Antenna Selection and Maximal-Ratio Combining over Nakagami-m Fading Hình 4: So sánh tổng dung lượng dừng hệ thống của 3 người – IET Commun.,vol. 10, no. 18, pp. 2687–2693, Dec. 2016. dùng của phương pháp đề xuất với phương pháp OMA trong [4] L. Lv, J. Chen, and Q. Ni, Cooperative Non-Orthogonal Multiple trường hợp điều chế BPSK. Access in Cognitive Radio – IEEE Commun. Lett., vol. 20, no. 10, pp. 2059–2062, Oct. 2016. [5] M. F. Kader, M. B. Shahab, and S. Y. Shin, Cooperative Phương pháp đề xuất của chúng tôi được so sánh Spectrum Sharing with Energy Harvesting Best Secondary User với phương pháp OMA ở Hình 4 cho cả hai trường Selection and Non-Orthogonal Multiple Access – in Proc. of 2017 hợp SIC hoàn hảo và không hoàn hảo với ξ = 0.01 và International Conference on Computing, Networking and điều chế là BPSK. Tương tự như phương pháp đề Communications (ICNC): Wireless Communications. IEEE, Jan. 2017, pp.46–51. xuất, phương pháp OMA truyền thống cũng được kết ISBN 978-604-80-7468-5 76
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) [6] S. Emam and M. Çelebi, Non-orthogonal multiple access protocol for overlay cognitive radio networks using spatial modulation and antenna selection – AEU-International Journal of Electronics and Communications, vol. 86, pp. 171–176, 2018. [7] Z. Ding, Z. Yang, P. Fan, and H. V. Poor, On the performance of non-orthogonal multiple access in 5G systems with randomly deployed users – IEEE Signal Process. Lett., vol. 21, no. 12, pp. 1501–1505, Dec. 2014. [8] Z. Yang, Z. Ding, P. Fan, and N. Al-Dhahir, A general power allocation scheme to guarantee quality of service in downlink and uplink NOMA systems – IEEE Trans. Commun., vol. 15, no. 11, pp. 7244–7257, Nov. 2016. [9] S. Timotheou and I. Krikidis, Fairness for non-orthogonal multiple access in 5G systems – IEEE Signal Process. Lett., vol. 22, no. 10, pp. 1647–1651, Oct. 2015. [10] M. Zeng, A. Yadav, O. A. Dobre, G. I. Tsiropoulos, and H. V. Poor, Capacity comparison between MIMONOMA and MIMO- OMA with multiple users in a cluster – IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 35, no. 10, pp.2413–2424, Oct. 2017. [11] J. Choi, Minimum power multicast beamforming with superposition coding for multiresolution broadcast and application to NOMA systems – IEEE Trans. Commun., vol. 63, no. 3, pp. 791– 800, Jan. 2015. [12] Pham Thanh Hiep, Tran Manh Hoang, Non-orthogonal multiple access and beamforming for relay network with RF energy harvesting – ICT Express, 2019. [13] Hoang Duc Vinh, Vu Van Son, Tran Manh Hoang, Pham Thanh Hiep, Proposal of Combination of NOMA and Beamforming Methods for Downlink Multi-users systems – Proceedings of the 3rd International Conference on Recent Advances in Signal Processing, Telecommunications & Computing (SigTelCom), 2019. [14] Kiều Khắc Phương, Phạm Thanh Hiệp, “Đánh giá xác suất dừng của hệ thống đa người dùng với sự kết hợp các phương pháp tiền mã hóa và NOMA”, Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin, Rev-Ecit 2021, 18/12/2021, Hà nội, Việt nam. [15] K. K. Mukkavilli, A. Sabharwal, E. Erkip, and B. Aazhang, On beamforming with ﬁnite rate feedback in multiple-antenna systems – IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 49, no. 10, pp. 2562–2579, Oct. 2003. [16] S. Miller and D. Childers, Probability and random processes: With applications to signal processing and communications – Academic Press, 2012. [17] A. Papoulis and S. U. Pillai, Probability, Random Variables, and Stochastic Processes – Tata McGraw-Hill Education, 2002. [18] Z. Chen, Z. Ding, X. Dai, and R. Zhang, An optimization perspective of the superiority of NOMA compared to conventional OMA – IEEE Trans. Signal Process., vol. 65, no. 19, pp. 5191– 5202, July. 2017. ISBN 978-604-80-7468-5 77