Xem mẫu
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
Đánh Giá Xác Suất Dừng 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—Hiện nay vấn đề nâng cao hiệu năng đường thống MU - NOMA, người dùng có điều kiện kênh tốt
xuống của hệ thống đa người dùng (MU: Multi User) là hơn được phân bổ công suất truyền ít hơn, trong khi
hướng nghiên cứu quan trọng và đáng quan tâm cho các đó người dùng có điều kiện kênh kém hơn được cung
hệ thống vô tuyến tương lai. Phương pháp đa truy nhập
cấp công suất truyền cao hơn [4], [5]. Mục đích của
không trực giao (NOMA: Non-Orthogonal Multiple
Access) đã được đề xuất để cải thiện hiệu năng cho hệ
chiến lược này là nhằm đạt được sự cân bằng giữa
thống MU. Để cải thiện hơn nữa hiệu năng của hệ thống thông lượng hệ thống và sự công bằng của người dùng
MU, chúng tôi đề xuất phương pháp kết hợp tiền mã hóa [6].
và NOMA. Hiệu năng của hệ thống MU với các sơ đồ kết Các nghiên cứu trước đây về đường xuống của MU
hợp tiền mã hóa và NOMA mà chúng tôi đề xuất được - NOMA có thể được tóm tắt như sau: Dinh và các
đánh giá là có hiệu quả trong các trường hợp khử nhiễu cộng sự đã tiến hành khảo sát NOMA đường xuống
liên tiếp (SIC: Successive Interference Cancellation) đơn giản của hệ thống MU, trong đó tất cả người dùng
hoàn hảo và không hoàn hảo. Việc đánh giá xác xuất ở các vị trí ngẫu nhiên, và đã tìm được các công thức
dừng cho cả hai trường hợp đã được thực hiện về mặt lý đánh giá xác xuất dừng và dung lượng hệ thống. Trong
thuyết và được so sánh với mô phỏng Monte Carlo. Sự
phù hợp giữa kết quả lý thuyết và kết quả mô phỏng đã
[8], Yang và các cộng sự đã khảo sát cả đường xuống
xác thực công thức đánh giá được đề xuất. Ngoài ra, các và đường lên của hệ thống MU - NOMA và đã đề xuất
kết quả cho thấy sự kết hợp tiền mã hóa và NOMA đã đề sự phân bổ công suất động dựa trên chất lượng dịch vụ
xuất có thể cải thiện hơn nữa hiệu năng của hệ thống (QoS) của các người dùng khác nhau. Dựa vào các kết
MU. quả đã nhận được, các tác giả đã chỉ ra rằng sự phân
bổ công suất động có thể đảm bảo sự công bằng thông
Keywords: NOMA; SIC; xác xuất dừng; kết hợp tiền mã lượng cho tất cả người dùng. Thông lượng và xác xuất
hóa và NOMA; khử nhiễu liên tiếp hoàn hảo và không dừng đã được thảo luận trong điều kiện công bằng về
hoàn hảo. chất lượng giữa các người dùng [9]. Trong [10], các
I. GIỚI THIỆU tác giả đã phân tích các hệ thống NOMA MU-MIMO
và chỉ ra rằng hiệu năng của hệ thống NOMA MU-
Cách mạng 5G được phát triển để cung cấp các MIMO được cải thiện khi các người dùng được tập
dịch vụ internet vạn vật (IoT: Internet of thing). IoT về hợp thành một cụm.
cơ bản kết nối mọi người, các quá trình, dữ liệu và mọi Qua các công trình đã nghiên cứu, hiệu suất băng
vật có thể với nhau. Thách thức chủ yếu của IoT là thông và các vấn đề của hệ thống NOMA đã được cải
duy trì thông tin đáng tin cậy trong điều kiện phổ bị thiện. Hơn thế nữa, công nghệ NOMA có thể cung cấp
hạn chế và chi phí thấp [1]. Nhờ có hiệu suất phổ cao khả năng kết nối rất cao cho hàng tỷ thiết bị điện tử
mà đa truy nhập không trực giao (NOMA) là một nhờ các đặc tính không trực giao. Ngoài ra, khi so
trong các kỹ thuật đa truy nhập đầy triển vọng cho các sánh với các phương pháp đa truy nhập khác như: truy
mạng không dây tương lai, đặc biệt là ứng dụng cho nhập chia sẻ đa người dùng, đa truy nhập phân chia
các mạng di động 5G [2]. theo mẫu, đa truy nhập mã thưa, các hệ thống MU -
Khác với phương pháp đa truy nhập trực giao NOMA có độ phức tạp thấp hơn [2]. Bởi vậy công
(OMA) như đa truy nhập phân chia theo mã (CDMA), nghệ NOMA phù hợp cho đường xuống của hệ thống
đa truy nhập phân chia theo tần số (FDMA), phương MU.
pháp NOMA sử dụng miền năng lượng cho kỹ thuật Mặt khác, tiền mã hóa trong hệ thống NOMA đa
đa truy nhập ở máy phát và áp dụng phương pháp khử đầu vào - một đầu ra (MISO: Multi Input-Single
nhiễu liên tiếp (SIC) để tách tín hiệu mong muốn ở các Output) đã được đề xuất và phân tích [11]. Tuy nhiên,
người dùng. SIC được thực hiện ở mỗi người dùng để tác giả đã thừa nhận rằng trong mỗi một cụm chỉ có
tách các ký hiệu chồng lên nhau và loại bỏ nhiễu giữa hai người dùng, nên chúng tôi sẽ mở rộng vấn đề này.
các người dùng. Trong kênh đường xuống của hệ Hệ thống MU hai chặng với tiền mã hóa ở chặng thứ
ISBN 978-604-80-5958-3 124
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
nhất và NOMA ở chặng thứ hai đã được đề xuất và định vị toàn cầu (GPS). Số lượng người dùng trong
phân tích trong [12], sự kết hợp giữa beamforming và mỗi cụm là như nhau và bằng N.
NOMA cho đường xuống của các hệ thống MU đã Ma trận tiền mã hóa wm theo phương pháp ZFBP
được đề xuất ở [13]. Chúng tôi đã đề xuất mô hình hệ được thiết kế cho cụm thứ m để giảm nhiễu liên cụm.
thống và xác xuất dừng của hệ thống trong trường hợp Người dùng n trong cụm m được gọi là người dùng
SIC hoàn hảo. Điều này là bất khả thi trong các ứng (m, n) và ma trận kênh giữa người dùng (m, n) và BS
dụng thực tế, bởi vậy chúng tôi sẽ phân tích hệ thống được ký hiệu là hm,n = [hm,n,1, hm,n,2, …, hm,n,M]T ∈ CMx1
đã đề xuất với sự kết hợp giữa tiền mã hóa và NOMA với m ∈{1, 2, …, M} và n ∈ {1, 2, …, N}.
trong điều kiện SIC không hoàn hảo. Phân tích lý hm,n,i~𝒞𝒩%0, Ω!,# ) ký hiệu cho hiệu suất kênh, và
thuyết được kiểm chứng, so sánh với mô phỏng Monte E{│hm,n,i│2} = Ωm,n là phương sai của độ lợi kênh. Tất
- Carlo trong cả hai trường hợp SIC hoàn hảo và cả các kênh được coi gần như độc lập, phân bố đồng
không hoàn hảo. Các đóng góp của nghiên cứu bao nhất và không có fading. Để cực đại hóa tỷ số tín trên
gồm: tạp (SNR), ma trận tiền mã hóa wm có thể được biểu
• Phân tích, đánh giá hệ thống NOMA đường xuống diễn như là phép chiếu của hm,n = [hm,n,1, hm,n,2, …,
với đa anten ở trạm gốc và đơn anten ở người hm,n,M]T ∈ CMx1 theo chiều người dùng gây nhiễu trong
dùng. Nhiều người dùng tạo thành một cụm dựa cụm m. Ma trận wm được tính bởi công thức sau:
trên vị trí của họ và tiền mã hóa ZF được ứng dụng
ở trạm gốc (BS) để giảm bớt nhiễu liên cụm. 𝐁 𝒉!
wm = ‖𝐁! (1)
• Đề xuất các công thức đánh giá xác xuất dừng cho ! 𝒉! ‖
mỗi người dùng để đánh giá phương pháp đề xuất
dựa trên các trường hợp SIC hoàn hảo và không Ở đây 𝑩! = 𝑰$ − 𝑯! (𝑯% &' %
! 𝑯! )! 𝑯! và cấu trúc của
hoàn hảo. Các công thức đánh giá được kiểm ma trận kênh Hm được cho bởi:
nghiệm bởi các kết quả mô phỏng.
Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: 𝑯! = [𝒉' , 𝒉( , ⋯ , 𝒉!&' , 𝒉!)' , ⋯ , 𝒉* ]+ (2)
Trong phần II, chúng tôi trình bày NOMA đường
xuống của hệ thống MU-MISO. Việc đánh giá xác xuất
dừng được đề xuất trong phần III. Phần IV thể hiện các Do đó ta có 𝒉% ! 𝒘, = 0, ∀𝑚 ≠ 𝑗, nghĩa là với tiền
kết quả mô phỏng để đánh giá phương pháp được đề mã hóa, tất cả người dùng trong cụm m không nhận
xuất. Cuối cùng, chúng tôi kết luận bài báo trong phần được tín hiệu của các người dùng ở các cụm khác. Tuy
V. nhiên họ nhận được tín hiệu của tất cả người dùng
trong cụm này. Do vậy, phương pháp NOMA có thể
II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG được ứng dụng để khử nhiễu liên người dùng (IUI:
Inter-User Interference).
Theo phương pháp NOMA, các người dùng được
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)
Hình 1. Mô hình hệ thống với sự kết hợp giữa tiền mã hóa và
NOMA. Tập tín hiệu của tất cả người dùng trong cụm m
.
Mô hình của hệ thống MU đường xuống với sự được định nghĩa là XS,m = ;𝑥-,' , ⋯ , 𝑥!,$ = , ở đây xm,n
kết hợp giữa tiền mã hóa và NOMA được thể hiện trên là tín hiệu của người dùng (m, n). Tập tín hiệu được
Hình 1. Một BS được trang bị M anten với phương nhân với ma trận tiền mã hóa Wm ở đầu ra anten dựa
pháp tiền mã hóa ZF (ZFBP) để phục vụ cho M cụm trên thuật toán ZF. Công suất phát của tất cả các anten
người dùng, trong khi mỗi người dùng chỉ có một của BS được xác định là E{│XS,m│2} = PS. Hệ số phân
anten do kích thước hạn chế. Các người dùng được bổ công suất cho người dùng (m, n) là am,n và thỏa mãn
phân cụm một cách đơn giản bởi thuật toán xác định vị điều kiện ∑$ #/' 𝑎!,# = 1. Do đó, tín hiệu được truyền
trí hoặc phương pháp hướng không gian như kỹ thuật từ mỗi anten của BS về phía cụm m là:
ISBN 978-604-80-5958-3 125
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
XS,m= wm∑$
#/' A𝑎!,# 𝑃0 𝑥!,# (5) dùng log2(1 + γm,n) nhỏ hơn r. Xác xuất dừng được tính
bởi:
()
Coi 𝒏! ~𝒞𝒩(0, 𝜎! là tạp âm trắng cộng tính
(AWGN) ở người dùng (m, n), trong trường hợp tiền OPm,n = Pr (γm,n ≤ γth) (9)
mã hóa hoàn hảo, tín hiệu thu được của người dùng
(m, n) bao gồm tín hiệu của tất cả người dùng trong ở đây 𝛾25 = 2T − 1 là ngưỡng ngừng hoạt động.
cụm m. Từ (7) ta có thể viết lại (9) như sau:
%
$ N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O
𝒚!,# = 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 + 𝒏!,# OP!,# = PT R % ≤ 𝛾25 T (10)
∑' %
&($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$
1/'
= 𝒉! 𝒘! A𝑎!,# 𝑃0 𝒙!,#
IJJJJJKJJJJJL Đặt 𝑏!,# = ∑$
(
1/#)' 𝑎!,1 , 𝑋!,# = W𝒘! 𝒉!,# W
2í# 51ệ7 !8#9 !7ố# ;ủ= #9ườ1 @ù#9 (!,#)
Ta viết (10) dưới dạng:
$
+ 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 OP!,# = Pr R𝑋!,# ≤
U+,
= 𝜃1 T (11)
IJJJJJJJKJJJJJJJL N! V=",$ &U+, W",$ X
1/#)'
#51ễ7 ả#5 5ưở#9 2ừ #9ườ1 @ù#9 H5á;
#&' Từ (11) ta nhận thấy sự ngừng hoạt động thường
+ 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H + 𝒏!,# (6) xuyên xảy ra trong trường hợp 𝑎!,# ≤ 𝛾25 𝑏!,# , do đó
IJJJJJJJKJJJJJJJL
H/'
công suất phát phải được phân bổ nhiều hơn cho các
ả#5 5ưở#9 ;ủ= 0JK H5ô#9 58à# 5ả8 người dùng có độ lợi kênh nhỏ.
Hàm biến thiên mật độ xác suất Xm,n được biểu
Trong trường hợp SIC hoàn hảo, hệ số diễn bởi công thức:
𝒉!,# 𝒘! ∑#&'H/' A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H = 0. $&#
Như đã đề cập ở trên, mặc dù ZFBP có thể khử 𝑁! 𝑁−𝑛
𝑓Y",$ (𝑥) = F(−1), R Tx
nhiễu liên cụm, tuy nhiên nhiễu trong nội bộ của cụm (𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)! 𝑗
,/Z
hay nhiễu giữa các người dùng trong một cụm (IUI)
#),&'
vẫn tồn tại. Bởi vậy kỹ thuật SIC có thể được sử dụng fY- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )= (12)
để loại bỏ IUI. Người dùng sử dụng SIC để khử nhiễu
của các người dùng có độ lợi kênh xấu hơn. Theo giả
định ở trên, người dùng (m, n) có thể loại bỏ nhiễu của ở đây
' các người dùng (m, 1), (m, 2), …, (m, n-1). Gọi 𝛾!,# là 𝑓Y- (𝑥H ) = [ exp c− [- d (13)
- -
tỷ số tín hiệu trên tạp âm cộng nhiễu (SINR), ta có:
% N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O 𝐹Y- (𝑥H ) = 1 − exp c− [- d (14)
𝛾!,# = ' % %
(7) -
∑&($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$
Thay (13) và (14) vào (12), sau đó khai triển nhị
Do người dùng (m, N) sử dụng thuật toán SIC để thức ta nhận được hàm mật độ xác suất cho SINR
loại bỏ tín hiệu của tất cả người dùng trong một cụm, của người dùng (m, n). Do xác xuất dừng là
nên SNR của người dùng (m, N) được tính: ]∗
OP = ∫Z 𝑓Y",$ (𝑥)𝑑𝑥 , nên xác xuất dừng của người
N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O
% dùng (m, n) được miêu tả theo công thức:
𝛾!,$ = %
S",$
(8)
$&#
𝑁! (−1)H 𝑁 − 𝑛
OP!,# = F c dx
(𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)! 𝑛+𝑘 𝑘
III. PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG H/Z
#)H
]∗
h1 − 𝑒𝑥𝑝 R− N Tk (15)
A. Đánh giá xác xuất dừng ! [",-
Trong phần này chúng tôi sẽ phân tích hiệu năng
của hệ thống với xác xuất dừng nhận được của người U+,
với 𝑘 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁; 𝜃 ∗ = max o𝜃1 = N p.
dùng (m, n). Tốc độ dữ liệu từ BS tới mỗi người dùng 1/':$ ! V=",$ &U+, W",$X
là r được giả định giống nhau trong kịch bản công
bằng giữa các người dùng. Bởi vậy, sự ngừng hoạt B. Xác xuất dừng trong trường hợp SIC không hoàn
động xảy ra khi dung lượng tức thời giữa BS và người hảo
Hệ thống MU MISO với phương pháp đề xuất đã
được phân tích ở trên dựa trên giả thiết là SIC hoàn
ISBN 978-604-80-5958-3 126
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
hảo. Tuy nhiên, trong thực tế rất khó đạt được SIC lý ở đây n ≤ k ≤ N.
tưởng như vậy. SIC không hoàn hảo là do lỗi trong
việc giải mã tập tín hiệu chồng chất thu được ở các IV. CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
người dùng. Để khảo sát ảnh hưởng của SIC không
hoàn hảo trong hệ thống NOMA, ta sẽ phân tích Phần này cung cấp các kết quả mô phỏng của xác
phương pháp đã đề xuất trong trường hợp SIC không xuất dừng của phương pháp kết hợp tiền mã hóa và
hoàn hảo. NOMA đã đề xuất cho đường xuống của hệ thống MU
Số hạng 𝒉!,# 𝒘! ∑#&' MISO trong cả hai trường hợp SIC hoàn hảo và không
H/' A𝑎H 𝑃0 𝒙#&' trong (6) phụ
thuộc vào chất lượng của thuật toán SIC và nó không hoàn hảo. Nhiều bài báo đã công bố đã chỉ ra rằng
bằng 0 trong trường hợp SIC không hoàn hảo. SINR hiệu năng của hệ thống bị xấu đi khi số lượng người
tức thời và xác xuất dừng của người dùng (m, n) được dùng lớn hơn 3 do IUI còn sót lại. Bởi vậy, ta giả thiết
thể hiện tương ứng trong các công thức (16) và (17), ở rằng số người dùng trong mỗi cụm là 3 và tiền mã hóa
đây ∆H = 𝜉 ∑#&' thực hiện ở BS cho mỗi cụm là hoàn hảo. Kênh giữa
H/' 𝑎H 𝑃0 là công suất còn lại của nhiễu và
BS với người dùng có phân bố Reyleigh. Giả thiết
𝜉 là hệ số phẩm chất của thuật toán SIC.
rằng, trong các người dùng thì người dùng thứ 1 xa BS
1!`0JK nhất, người dùng thứ 3 gần BS nhất. Do đó, độ lợi
𝛾!,# = kênh của họ được chọn là Ωm,1 = 1, Ωm,2 = 2, Ωm,3 = 3.
%
N! =",$ O𝒉",$ 𝒘"O $&#)'
% % (16) Hệ số phân bổ công suất được tính là 𝑎# = ѱ , với
∑' $/* %
&($)* N! =",&O𝒉",$ 𝒘" O )O𝒉",$ 𝒘" O a ∑-(* =- N! )S",$ $($)')
ѱ= (
để cho ∑$
#/' A𝑎1 = 1.
1!`0JK 1!`0JK
OP!,# = Pr%𝛾!,# ≤ 𝛾25 ) =
%
N! =",$O𝒉",$ 𝒘" O
Pr R % ≤ 𝛾25 T (17)
V∑' %
&($)* N! =",& )∆- XO𝒉",$ 𝒘" O )S",$
Dựa trên độ lợi kênh quy định của mỗi người
dùng được thể hiện ở (3) và từ (17) ta có thể viết công
thức xác xuất dừng của người dùng (m, n) như sau:
1!`0JK U+,
OP!,# = 1 − Pr R𝑋!,# > N = 𝛼H T, (18)
! =",$ &U+, W-
ở đây 𝑏H = ∑$
1/#)' 𝑃0 𝑎!,1 + ∆H , ∀𝑘 ∈ {𝑛: 1 ÷ 𝑁} và
U+,
𝛼H = max oN p , ∀𝑘 ∈ {𝑛 < 𝑘 < 𝑁}.
! =",$ &U+, W-
Như đã chỉ ra ở (18), sự ngừng hoạt động thường
xảy ra nếu 𝑃0 𝑎!,# < 𝛾25 𝑏H , nghĩa là công suất phát
được phân bổ cho người dùng (m, n) phải đủ lớn. Hơn Hình 2: Xác xuất dừng trong các trường hợp SIC hoàn hảo
nữa, hàm mật độ xác suất của Xm,n được định nghĩa và không hoàn hảo với hệ số dư ξ = 0.05.
bởi [16]:
Hình 2 thể hiện kết quả lý thuyết và mô phỏng của
$! #&' xác xuất dừng phụ thuộc vào SNR cho hai trường hợp
𝑓Y",$ (𝑥) = ($&#)!(#&')! 𝑓Y- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )= x
$&'
SIC hoàn hảo và không hoàn hảo với a1 = 0.7,
;1 − 𝐹Y- (𝑥H )= = a2 = 0.2, a3 = 0.1. Mặc dù công suất phát của người
$! 𝑁−𝑛 #),&' dùng 3 là nhỏ nhất, nhưng lại có hiệu năng tốt nhất.
∑$&#(−1), R T 𝑓Y- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )=
($&#)!(#&')! ,/Z 𝑗 Điều này được giải thích là do người dùng 3 ở gần BS
(19) nhất nên độ lợi kênh giữa BS và người dùng này là lớn
nhất. Hơn nữa, người dùng 3 ứng dụng kỹ thuật xử lý
Sử dụng (19), ta có thể viết lại công thức tính xác SIC để khử nhiễu từ tất cả người dùng khác. Bởi vậy
xuất dừng trong trường hợp SIC không hoàn hảo như SNR nhận được của người dùng này cao hơn SINR
sau: nhận được của các người dùng khác. Xác xuất dừng
$&#
của người dùng 1 là như nhau trong cả hai trường hợp,
1!`0JK 𝑁! (−1)H 𝑁 − 𝑛 bởi vì người dùng 1 không sử dụng thuật toán SIC.
OP!,# = F c dx Hình 3 miêu tả xác xuất dừng của người dùng 1
(𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)! 𝑛+𝑘 𝑘
H/Z khi tốc độ dữ liệu yêu cầu thay đổi như r = 1, 2 và
#)H
d-
h1 − exp R− N Tk (20) 3bit/symbol. Các tốc độ dữ liệu được yêu cầu này là
! [",-
ISBN 978-604-80-5958-3 127
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
tương ứng với mô phỏng cho BPSK, QPSK và 8PSK. [4] L. Lv, J. Chen, and Q. Ni, Cooperative Non-Orthogonal Multiple
Access in Cognitive Radio – IEEE Commun. Lett., vol. 20, no. 10,
Ta xét đại diện xác xuất dừng của người dùng 1, còn
pp. 2059–2062, Oct. 2016.
trường hợp của các người dùng khác cũng tương tự. [5] M. F. Kader, M. B. Shahab, and S. Y. Shin, Cooperative
Như thể hiện trên Hình 3, xác xuất dừng tăng khi tốc Spectrum Sharing with Energy Harvesting Best Secondary User
độ dữ liệu yêu cầu tăng. Mô phỏng Monte Carlo đã Selection and Non-Orthogonal Multiple Access – in Proc. of 2017
International Conference on Computing, Networking and
chứng minh tính đúng đắn của các kết quả lý thuyết. Communications (ICNC): Wireless Communications. IEEE, Jan.
2017, pp.46–51.
[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
Hình 3: Xác xuất dừng của người dùng 1 với các tốc độ dữ to NOMA systems – IEEE Trans. Commun., vol. 63, no. 3, pp. 791–
liệu khác nhau. 800, Jan. 2015.
[12] Pham Thanh Hiep, Tran Manh Hoang, Non-orthogonal multiple
access and beamforming for relay network with RF energy
V. KẾT LUẬN
harvesting – ICT Express, 2019.
[13] Hoang Duc Vinh, Vu Van Son, Tran Manh Hoang, Pham
Nhóm tác giả đã phân tích đường xuống của hệ Thanh Hiep, Proposal of Combination of NOMA and Beamforming
thống MU MISO với sự kết hợp tiền mã hóa và Methods for Downlink Multi-users systems – Proceedings of the 3rd
NOMA, và đã đề xuất phương pháp tính xác xuất International Conference on Recent Advances in Signal Processing,
Telecommunications & Computing (SigTelCom), 2019.
dừng cho tất cả người dùng. Việc đánh giá xác xuất [14] P. M. Shankar, Fading and shadowing in wireless systems –
dừng được thực hiện trong cả hai trường hợp SIC hoàn Springer, 2017.
hảo và không hoàn hảo. Sự phân tích về lý thuyết đã [15] K. K. Mukkavilli, A. Sabharwal, E. Erkip, and B. Aazhang, On
được kiểm nghiệm bằng mô phỏng trong cả hai trường beamforming with finite rate feedback in multiple-antenna systems –
IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 49, no. 10, pp. 2562–2579, Oct. 2003.
hợp SIC hoàn hảo và không hoàn hảo. [16] S. Miller and D. Childers, Probability and random processes:
Phương pháp ZFBP đã được sử dụng để loại bỏ With applications to signal processing and communications –
nhiễu liên cụm, tuy nhiên hiệu năng của hệ thống được Academic Press, 2012..
phân tích với giả thiết là ZFBP được thực hiện hoàn [17] A. Papoulis and S. U. Pillai, Probability, Random Variables,
and Stochastic Processes – Tata McGraw-Hill Education, 2002.
hảo và nhiễu liên cụm được loại bỏ triệt để. Việc phân [18] Z. Chen, Z. Ding, X. Dai, and R. Zhang, An optimization
tích hiệu năng hệ thống với giả thiết ZFBP không hoàn perspective of the superiority of NOMA compared to conventional
hảo sẽ được nghiên cứu trong các công trình tiếp theo OMA – IEEE Trans. Signal Process., vol. 65, no. 19, pp. 5191–
của chúng tôi. 5202, July. 2017.
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
– IET Commun.,vol. 10, no. 18, pp. 2687–2693, Dec. 2016.
ISBN 978-604-80-5958-3 128
nguon tai.lieu . vn
