Đang tải... (xem toàn văn)
Để cải thiện hơn nữa hiệu năng của hệ thống MU, chúng tôi đề xuất phương pháp kết hợp tiền mã hóa và NOMA. Hiệu năng của hệ thống MU với các sơ đồ kết hợp tiền mã hóa và NOMA mà chúng tôi 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.
Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Đánh Giá Xác Suất Dừng Hệ Thống Đa Người Dùng với Kết Hợp Các Phương Pháp Tiền Mã Hóa NOMA Kiều Khắc Phương Phạm Thanh Hiệp* Khoa Vô tuyến điện tử Học viện Kỹ thuật Quân Email: phuongkk@mta.edu.vn; phamthanhhiep@gmail.com Abstract—Hiện vấn đề nâng cao hiệu đường xuống hệ thống đa người dùng (MU: Multi User) hướng nghiên cứu quan trọng đáng quan tâm cho hệ thống vô tuyến tương lai Phương pháp đa truy nhập không trực giao (NOMA: Non-Orthogonal Multiple Access) đề xuất để cải thiện hiệu cho hệ thống MU Để cải thiện hiệu hệ thống MU, đề xuất phương pháp kết hợp tiền mã hóa NOMA Hiệu hệ thống MU với sơ đồ kết hợp tiền mã hóa NOMA mà chúng tơi đề xuất đánh giá có hiệu trường hợp khử nhiễu liên tiếp (SIC: Successive Interference Cancellation) hoàn hảo khơng hồn hảo Việc đánh giá xác xuất dừng cho hai trường hợp thực mặt lý thuyết so sánh với mô Monte Carlo Sự phù hợp kết lý thuyết kết mô xác thực công thức đánh giá đề xuất Ngoài ra, kết cho thấy kết hợp tiền mã hóa NOMA đề xuất cải thiện hiệu hệ thống MU thống MU - NOMA, người dùng có điều kiện kênh tốt phân bổ cơng suất truyền hơn, người dùng có điều kiện kênh cung cấp cơng suất truyền cao [4], [5] Mục đích chiến lược nhằm đạt cân thông lượng hệ thống công người dùng [6] Các nghiên cứu trước đường xuống MU - NOMA tóm tắt sau: Dinh cộng tiến hành khảo sát NOMA đường xuống đơn giản hệ thống MU, tất người dùng vị trí ngẫu nhiên, tìm cơng thức đánh giá xác xuất dừng dung lượng hệ thống Trong [8], Yang cộng khảo sát đường xuống đường lên hệ thống MU - NOMA đề xuất phân bổ công suất động dựa chất lượng dịch vụ (QoS) người dùng khác Dựa vào kết nhận được, tác giả phân bổ cơng suất động đảm bảo công thông lượng cho tất người dùng Thông lượng xác xuất dừng thảo luận điều kiện công chất lượng người dùng [9] Trong [10], tác giả phân tích hệ thống NOMA MU-MIMO hiệu hệ thống NOMA MUMIMO cải thiện người dùng tập hợp thành cụm Qua cơng trình nghiên cứu, hiệu suất băng thông vấn đề hệ thống NOMA cải thiện Hơn nữa, cơng nghệ NOMA cung cấp khả kết nối cao cho hàng tỷ thiết bị điện tử nhờ đặc tính khơng trực giao Ngồi ra, so sánh với phương pháp đa truy nhập khác như: truy nhập chia sẻ đa người dùng, đa truy nhập phân chia theo mẫu, đa truy nhập mã thưa, hệ thống MU NOMA có độ phức tạp thấp [2] Bởi công nghệ NOMA phù hợp cho đường xuống hệ thống MU Mặt khác, tiền mã hóa hệ thống NOMA đa đầu vào - đầu (MISO: Multi Input-Single Output) đề xuất phân tích [11] Tuy nhiên, tác giả thừa nhận cụm có hai người dùng, nên chúng tơi mở rộng vấn đề Hệ thống MU hai chặng với tiền mã hóa chặng thứ Keywords: NOMA; SIC; xác xuất dừng; kết hợp tiền mã hóa NOMA; khử nhiễu liên tiếp hồn hảo khơng hồn hảo I GIỚI THIỆU Cách mạng 5G phát triển để cung cấp dịch vụ internet vạn vật (IoT: Internet of thing) IoT kết nối người, q trình, liệu vật với Thách thức chủ yếu IoT trì thơng tin đáng tin cậy điều kiện phổ bị hạn chế chi phí thấp [1] Nhờ có hiệu suất phổ cao mà đa truy nhập khơng trực giao (NOMA) kỹ thuật đa truy nhập đầy triển vọng cho mạng không dây tương lai, đặc biệt ứng dụng cho mạng di động 5G [2] Khác với phương pháp đa truy nhập trực giao (OMA) đa truy nhập phân chia theo mã (CDMA), đa truy nhập phân chia theo tần số (FDMA), phương pháp NOMA sử dụng miền lượng cho kỹ thuật đa truy nhập máy phát áp dụng phương pháp khử nhiễu liên tiếp (SIC) để tách tín hiệu mong muốn người dùng SIC thực người dùng để tách ký hiệu chồng lên loại bỏ nhiễu người dùng Trong kênh đường xuống hệ ISBN 978-604-80-5958-3 124 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) định vị toàn cầu (GPS) Số lượng người dùng cụm N Ma trận tiền mã hóa wm theo phương pháp ZFBP thiết kế cho cụm thứ m để giảm nhiễu liên cụm Người dùng n cụm m gọi người dùng (m, n) ma trận kênh người dùng (m, n) BS ký hiệu hm,n = [hm,n,1, hm,n,2, …, hm,n,M]T ∈ CMx1 với m ∈{1, 2, …, M} n ∈ {1, 2, …, N} hm,n,i~𝒞𝒩%0, Ω!,# ) ký hiệu cho hiệu suất kênh, E{│hm,n,i│2} = Ωm,n phương sai độ lợi kênh Tất kênh coi gần độc lập, phân bố đồng khơng có fading Để cực đại hóa tỷ số tín tạp (SNR), ma trận tiền mã hóa wm biểu diễn phép chiếu hm,n = [hm,n,1, hm,n,2, …, hm,n,M]T ∈ CMx1 theo chiều người dùng gây nhiễu cụm m Ma trận wm tính cơng thức sau: NOMA chặng thứ hai đề xuất phân tích [12], kết hợp beamforming NOMA cho đường xuống hệ thống MU đề xuất [13] Chúng đề xuất mơ hình hệ thống xác xuất dừng hệ thống trường hợp SIC hoàn hảo Điều bất khả thi ứng dụng thực tế, chúng tơi phân tích hệ thống đề xuất với kết hợp tiền mã hóa NOMA điều kiện SIC khơng hồn hảo Phân tích lý thuyết kiểm chứng, so sánh với mơ Monte - Carlo hai trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo Các đóng góp nghiên cứu bao gồm: • Phân tích, đánh giá hệ thống NOMA đường xuống với đa anten trạm gốc đơn anten người dùng Nhiều người dùng tạo thành cụm dựa vị trí họ tiền mã hóa ZF ứng dụng trạm gốc (BS) để giảm bớt nhiễu liên cụm • Đề xuất công thức đánh giá xác xuất dừng cho người dùng để đánh giá phương pháp đề xuất dựa trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo Các công thức đánh giá kiểm nghiệm kết mơ Phần cịn lại báo tổ chức sau: Trong phần II, chúng tơi trình bày NOMA đường xuống hệ thống MU-MISO Việc đánh giá xác xuất dừng đề xuất phần III Phần IV thể kết mô để đánh giá phương pháp đề xuất Cuối cùng, kết luận báo phần V 𝐁 𝒉! ! 𝒉! ‖ wm = ‖𝐁! (1) &' % Ở 𝑩! = 𝑰$ − 𝑯! (𝑯% ! 𝑯! )! 𝑯! cấu trúc ma trận kênh Hm cho bởi: 𝑯! = [𝒉' , 𝒉( , ⋯ , 𝒉!&' , 𝒉!)' , ⋯ , 𝒉* ]+ (2) Do ta có 𝒉% ! 𝒘, = 0, ∀𝑚 ≠ 𝑗, nghĩa với tiền mã hóa, tất người dùng cụm m khơng nhận tín hiệu người dùng cụm khác Tuy nhiên họ nhận tín hiệu tất người dùng cụm Do vậy, phương pháp NOMA ứng dụng để khử nhiễu liên người dùng (IUI: Inter-User Interference) Theo phương pháp NOMA, người dùng coi xác định mức giải mã tín hiệu theo độ lợi kênh Nếu khơng tính tới suy hao, khoảng cách BS người dùng giả thiết dm,1 > dm,2 >…> dm,N, độ lợi kênh người dùng thỏa mãn theo điều kiện sau: II MƠ HÌNH HỆ THỐNG │Wmhm,1│2 ≤ │Wmhm,2│2 ≤ … ≤│Wmhm,N│2 (3) Bởi dựa nguyên lý NOMA, hệ số phân bổ lượng người dùng là: am,1 ≥ am,2 … ≥ am,N Hình Mơ hình hệ thống với kết hợp tiền mã hóa NOMA Tập tín hiệu tất người dùng cụm m định nghĩa XS,m = ;𝑥-,' , ⋯ , 𝑥!,$ = , xm,n tín hiệu người dùng (m, n) Tập tín hiệu nhân với ma trận tiền mã hóa Wm đầu anten dựa thuật toán ZF Công suất phát tất anten BS xác định E{│XS,m│2} = PS Hệ số phân bổ công suất cho người dùng (m, n) am,n thỏa mãn điều kiện ∑$ #/' 𝑎!,# = Do đó, tín hiệu truyền từ anten BS phía cụm m là: Mơ hình hệ thống MU đường xuống với kết hợp tiền mã hóa NOMA thể Hình Một BS trang bị M anten với phương pháp tiền mã hóa ZF (ZFBP) để phục vụ cho M cụm người dùng, người dùng có anten kích thước hạn chế Các người dùng phân cụm cách đơn giản thuật toán xác định vị trí phương pháp hướng khơng gian kỹ thuật ISBN 978-604-80-5958-3 (4) 125 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) XS,m= wm∑$ #/' A𝑎!,# 𝑃0 𝑥!,# dùng log2(1 + γm,n) nhỏ r Xác xuất dừng tính bởi: (5) () tạp âm trắng cộng tính Coi 𝒏! ~𝒞𝒩(0, 𝜎! (AWGN) người dùng (m, n), trường hợp tiền mã hóa hồn hảo, tín hiệu thu người dùng (m, n) bao gồm tín hiệu tất người dùng cụm m $ 𝒚!,# = 𝒉!,# 𝒘! F OPm,n = Pr (γm,n ≤ γth) 𝛾25 = 2T − ngưỡng ngừng hoạt động Từ (7) ta viết lại (9) sau: OP!,# = PT R A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 + 𝒏!,# 1/' = (9) 𝒉! 𝒘! A𝑎!,# 𝑃0 𝒙!,# IJJJJJKJJJJJL % N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O % % ∑' &($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$ ≤ 𝛾25 T (10) ( Đặt 𝑏!,# = ∑$ 1/#)' 𝑎!,1 , 𝑋!,# = W𝒘! 𝒉!,# W Ta viết (10) dạng: 2í# 51ệ7 !8#9 !7ố# ;ủ= #9ườ1 @ù#9 (!,#) $ + 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 IJJJJJJJKJJJJJJJL 1/#)' OP!,# = Pr R𝑋!,# ≤ #51ễ7 ả#5 5ưở#9 2ừ #9ườ1 @ù#9 H5á; #&' ả#5 5ưở#9 ;ủ= 0JK H5ơ#9 58à# 5ả8 Trong trường hợp SIC hồn hảo, hệ số 𝒉!,# 𝒘! ∑#&' H/' A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H = Như đề cập trên, ZFBP khử nhiễu liên cụm, nhiên nhiễu nội cụm hay nhiễu người dùng cụm (IUI) tồn Bởi kỹ thuật SIC sử dụng để loại bỏ IUI Người dùng sử dụng SIC để khử nhiễu người dùng có độ lợi kênh xấu Theo giả định trên, người dùng (m, n) loại bỏ nhiễu người dùng (m, 1), (m, 2), …, (m, n-1) Gọi 𝛾!,# tỷ số tín hiệu tạp âm cộng nhiễu (SINR), ta có: % N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O % ' % ∑&($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$ N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O $&# ,/Z #),&' fY- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )= ' \ 𝑓Y- (𝑥H ) = [ exp c− [- d - (13) - \ 𝐹Y- (𝑥H ) = − exp c− [- d (7) (14) - Thay (13) (14) vào (12), sau khai triển nhị thức ta nhận hàm mật độ xác suất cho SINR người dùng (m, n) Do xác xuất dừng ]∗ OP = ∫Z 𝑓Y",$ (𝑥)𝑑𝑥 , nên xác xuất dừng người dùng (m, n) miêu tả theo công thức: (8) $&# OP!,# III PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG (−1)H 𝑁 − 𝑛 𝑁! = F c dx 𝑘 (𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)! 𝑛+𝑘 h1 − 𝑒𝑥𝑝 R− N A Đánh giá xác xuất dừng Trong phần phân tích hiệu hệ thống với xác xuất dừng nhận người dùng (m, n) Tốc độ liệu từ BS tới người dùng r giả định giống kịch công người dùng Bởi vậy, ngừng hoạt động xảy dung lượng tức thời BS người ISBN 978-604-80-5958-3 (12) % % S",$ (11) 𝑁! 𝑁−𝑛 𝑓Y",$ (𝑥) = F(−1), R Tx 𝑗 (𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)! Do người dùng (m, N) sử dụng thuật tốn SIC để loại bỏ tín hiệu tất người dùng cụm, nên SNR người dùng (m, N) tính: 𝛾!,$ = = 𝜃1 T Từ (11) ta nhận thấy ngừng hoạt động thường xuyên xảy trường hợp 𝑎!,# ≤ 𝛾25 𝑏!,# , cơng suất phát phải phân bổ nhiều cho người dùng có độ lợi kênh nhỏ Hàm biến thiên mật độ xác suất Xm,n biểu diễn công thức: + 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H + 𝒏!,# (6) IJJJJJJJKJJJJJJJL H/' 𝛾!,# = U+, N! V=",$ &U+, W",$ X ]∗ ! [",- Tk H/Z #)H với 𝑘 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁; 𝜃 ∗ = max o𝜃1 = N 1/':$ (15) U+, ! V=",$ &U+, W",$X p B Xác xuất dừng trường hợp SIC khơng hồn hảo Hệ thống MU MISO với phương pháp đề xuất phân tích dựa giả thiết SIC hoàn 126 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) hảo Tuy nhiên, thực tế khó đạt SIC lý tưởng SIC khơng hồn hảo lỗi việc giải mã tập tín hiệu chồng chất thu người dùng Để khảo sát ảnh hưởng SIC không hồn hảo hệ thống NOMA, ta phân tích phương pháp đề xuất trường hợp SIC không hoàn hảo Số hạng 𝒉!,# 𝒘! ∑#&' H/' A𝑎H 𝑃0 𝒙#&' (6) phụ thuộc vào chất lượng thuật toán SIC khơng trường hợp SIC khơng hồn hảo SINR tức thời xác xuất dừng người dùng (m, n) thể tương ứng công thức (16) (17), ∆H = 𝜉 ∑#&' H/' 𝑎H 𝑃0 cơng suất cịn lại nhiễu 𝜉 hệ số phẩm chất thuật toán SIC 1!`0JK 𝛾!,# IV CÁC KẾT QUẢ MƠ PHỎNG Phần cung cấp kết mơ xác xuất dừng phương pháp kết hợp tiền mã hóa NOMA đề xuất cho đường xuống hệ thống MU MISO hai trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo Nhiều báo công bố hiệu hệ thống bị xấu số lượng người dùng lớn IUI cịn sót lại Bởi vậy, ta giả thiết số người dùng cụm tiền mã hóa thực BS cho cụm hoàn hảo Kênh BS với người dùng có phân bố Reyleigh Giả thiết rằng, người dùng người dùng thứ xa BS nhất, người dùng thứ gần BS Do đó, độ lợi kênh họ chọn Ωm,1 = 1, Ωm,2 = 2, Ωm,3 = $&#)' Hệ số phân bổ cơng suất tính 𝑎# = ѱ , với = N! =",$ O𝒉",$ 𝒘"O % % % $/* % ∑' &($)* N! =",&O𝒉",$ 𝒘" O )O𝒉",$ 𝒘" O a ∑-(* =- N! )S",$ 1!`0JK OP!,# Pr R n ≤ k ≤ N = 1!`0JK Pr%𝛾!,# (16) ѱ= ≤ 𝛾25 ) = % N! =",$O𝒉",$ 𝒘" O % % V∑' &($)* N! =",& )∆- XO𝒉",$ 𝒘" O )S",$ $($)') ( ∑$ #/' A𝑎1 = ≤ 𝛾25 T (17) Dựa độ lợi kênh quy định người dùng thể (3) từ (17) ta viết công thức xác xuất dừng người dùng (m, n) sau: 1!`0JK OP!,# = − Pr R𝑋!,# > N U+, ! =",$ &U+, W- = 𝛼H T, (18) 𝑏H = ∑$ 1/#)' 𝑃0 𝑎!,1 + ∆H , ∀𝑘 ∈ {𝑛: ÷ 𝑁} 𝛼H = max oN U+, ! =",$ &U+, W- p , ∀𝑘 ∈ {𝑛 < 𝑘 < 𝑁} Như (18), ngừng hoạt động thường xảy 𝑃0 𝑎!,# < 𝛾25 𝑏H , nghĩa công suất phát phân bổ cho người dùng (m, n) phải đủ lớn Hơn nữa, hàm mật độ xác suất Xm,n định nghĩa [16]: Hình 2: Xác xuất dừng trường hợp SIC hoàn hảo khơng hồn hảo với hệ số dư ξ = 0.05 #&' $! 𝑓Y",$ (𝑥) = ($&#)!(#&')! 𝑓Y- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )= x $&' ;1 − 𝐹Y- (𝑥H )= = $! ∑$&#(−1), ($&#)!(#&')! ,/Z #),&' 𝑁−𝑛 R T 𝑓Y- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )= 𝑗 (19) Sử dụng (19), ta viết lại cơng thức tính xác xuất dừng trường hợp SIC khơng hồn hảo sau: $&# 1!`0JK OP!,# = (−1)H 𝑁 − 𝑛 𝑁! F c dx 𝑘 (𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)! 𝑛+𝑘 h1 − exp R− N ISBN 978-604-80-5958-3 d! [",- H/Z #)H Tk (20) 127 Hình thể kết lý thuyết mô xác xuất dừng phụ thuộc vào SNR cho hai trường hợp SIC hoàn hảo khơng hồn hảo với a1 = 0.7, a2 = 0.2, a3 = 0.1 Mặc dù công suất phát người dùng nhỏ nhất, lại có hiệu tốt Điều giải thích người dùng gần BS nên độ lợi kênh BS người dùng lớn Hơn nữa, người dùng ứng dụng kỹ thuật xử lý SIC để khử nhiễu từ tất người dùng khác Bởi SNR nhận người dùng cao SINR nhận người dùng khác Xác xuất dừng người dùng hai trường hợp, người dùng khơng sử dụng thuật tốn SIC Hình miêu tả xác xuất dừng người dùng tốc độ liệu yêu cầu thay đổi r = 1, 3bit/symbol Các tốc độ liệu yêu cầu Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) tương ứng với mô cho BPSK, QPSK 8PSK Ta xét đại diện xác xuất dừng người dùng 1, trường hợp người dùng khác tương tự Như thể Hình 3, xác xuất dừng tăng tốc độ liệu yêu cầu tăng Mơ Monte Carlo chứng minh tính đắn kết lý thuyết [4] L Lv, J Chen, and Q Ni, Cooperative Non-Orthogonal Multiple 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 Spectrum Sharing with Energy Harvesting Best Secondary User Selection and Non-Orthogonal Multiple Access – in Proc of 2017 International Conference on Computing, Networking and 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 MIMOOMA 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] P M Shankar, Fading and shadowing in wireless systems – Springer, 2017 [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 Hình 3: Xác xuất dừng người dùng với tốc độ liệu khác V KẾT LUẬN Nhóm tác giả phân tích đường xuống hệ thống MU MISO với kết hợp tiền mã hóa NOMA, đề xuất phương pháp tính xác xuất dừng cho tất người dùng Việc đánh giá xác xuất dừng thực hai trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo Sự phân tích lý thuyết kiểm nghiệm mô hai trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo Phương pháp ZFBP sử dụng để loại bỏ nhiễu liên cụm, nhiên hiệu hệ thống phân tích với giả thiết ZFBP thực hoàn hảo nhiễu liên cụm loại bỏ triệt để Việc phân tích hiệu hệ thống với giả thiết ZFBP khơng hồn hảo nghiên cứu cơng trình 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, NonOrthogonal 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 ... xuống hệ thống MU MISO với kết hợp tiền mã hóa NOMA, đề xuất phương pháp tính xác xuất dừng cho tất người dùng Việc đánh giá xác xuất dừng thực hai trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo Sự phân... là: Mơ hình hệ thống MU đường xuống với kết hợp tiền mã hóa NOMA thể Hình Một BS trang bị M anten với phương pháp tiền mã hóa ZF (ZFBP) để phục vụ cho M cụm người dùng, người dùng có anten kích... hệ số phẩm chất thuật tốn SIC 1!`0JK
