Nghiên cứu giao thức NOMA cho mạng 5g

TĨM TẮT Đa truy cập khơng trực giao (NOMA) nhƣ kỹ thuật triển vọng cho mạng 5G hiệu suất sử dụng phổ cao Trong đề tài này, ngƣời thực phân tích hiệu suất lƣợng thông lƣợng HCRAN thực tế sử dụng giao thức NOMA đƣa so sánh NOMA với kỹ thuật trực giao thông thƣờng nhƣ OFDMA mơ hình kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m Thông qua kết mô HCRAN sử dụng NOMA cung cấp hiệu suất lƣợng cao OFDMA mơ hình kênh truyền Hiệu suất lƣợng kênh truyền Rician Nakagami-m cao so với hiệu suất kênh truyền Rayleigh có thành phần LOS (Line Of Sight) Hơn nữa, kết mô hiệu suất lƣợng NOMA biến đổi nhƣ hàm tựa lõm, điều thể hiệu suất lƣợng lúc tăng tăng số lƣợng BS Đặc biệt hiệu suất lƣợng tăng số lƣợng BS số lƣợng BS định sau giảm dần nhƣ số lƣợng BS tăng lên Công suất phân bổ trạm trung tâm đám tác động tới hiệu suất lƣợng, cụ thể công suất phân bổ CCS thấp đạt đƣợc hiệu suất lƣợng cao Nhƣ việc thay đổi hiệu suất lƣợng phụ thuộc vào nhiều yếu tố nhƣ là: môi trƣờng lan truyền, công suất cung cấp CCS nhƣ sử dụng loại BS mạng HCRAN iv ABSTRACT Due to high spectral and energy efficiencies, non-orthogonal multiple access (NOMA) is given promising key techniques in 5G network In this project, we have analyzed the energy efficiency (EE) of the practical HCRAN when utilizing NOMA and give comparative results between NOMA and the conventional orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) on three channel models such as Rayleigh Rician and Nakagami-m Simulation results are shown that NOMA using for HCRAN provides energy efficiency higher than OFDMA Energy efficiency of the Rician and Nakagami-m transmission channels is higher than that of Rayleigh transmission due to LOS (Line Of Sight) components Moreover, the energy efficiency of the NOMA varies as a quasi-concave function It is shown that energy efficiency does not always increase as the number of BS increase Especially, energy efficiency only increases as the number of BS less than a certain amount and then reduce gradually if the increased number of BS Power allocation at CCS also affects the energy efficiency; particularly the low CCS allocation power will achieve higher energy efficiency Therefore, the changes in energy efficiency depend on many factors such as propagation environment, power allocation at a cloud-based central station (CCS) as well as using BS of different types in HCRAN v MỤC LỤC Trang LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN iii TÓM TẮT iv ABSTRACT v MỤC LỤC vi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ix DANH MỤC HÌNH xi DANH MỤC BẢNG xiii CHƢƠNG TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI 1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 1.4 NHIỆM VỤ VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.4.1 Nhiệm vụ 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 1.5 ĐÓNG GĨP CHÍNH CỦA LUẬN VĂN 1.6 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.7 BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI CHƢƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 MẠNG TRUY CẬP VÔ TUYẾN ĐÁM MÂY KHÔNG ĐỒNG NHẤT (HCRAN) 2.1.1 Cấu trúc hệ thống H-CRAN 10 2.1.2 Hiệu suất phổ hiệu suất lƣợng 12 2.2 KỸ THUẬT NOMA 12 vi 2.2.1 Giới thiệu 12 2.2.2 Mơ hình hệ thống NOMA 14 2.2.3 Những lợi ích đƣợc mong đợi NOMA 15 2.3 KỸ THUẬT PHÂN BỔ CÔNG SUẤT TRONG NOMA 16 2.3.1 Phân bổ công suất dựa thông tin trạng thái kênh truyền 16 2.3.2 Phân bổ công suất dựa việc xác định trƣớc chất lƣợng dịch vụ user 17 2.4 KỸ THUẬT OFDMA 18 2.4.1 OFDM 18 2.4.2 OFDMA 23 2.5 KÊNH TRUYỀN 25 2.5.1 Kênh truyền Rayleigh 25 2.5.2 Kênh truyền Rician 27 2.5.3 Kênh truyền Nakagami-m 29 2.6 PHƢƠNG PHÁP TRIỆT NHIỄU NỐI TIẾP (SIC) 31 CHƢƠNG HIỆU SUẤT NĂNG LƢỢNG VÀ THÔNG LƢỢNG CỦA NOMA CHO BACKHAUL KHÔNG DÂY TRONG HCRAN 3.1 MÔ HÌNH HỆ THỐNG BACKHAUL KHƠNG DÂY TRONG HCRAN 33 3.1.1 Giới thiệu mơ hình hệ thống HCRAN 33 3.1.2 Mơ hình kênh truyền 33 3.2 MƠ HÌNH CÔNG SUẤT TIÊU THỤ 34 3.2.1 Công suất tiêu thụ BS 35 3.2.2 Công suất backhaul 36 3.3 NOMA VÀ CÔNG SUẤT PHÂN BỔ TẠI CCS TRONG HCRAN 37 3.3.1 NOMA đề xuất cho đƣờng tải xuống không dây HCRAN 37 3.3.2 Công suất phân bổ CCS HCRAN 38 3.4 PHÂN TÍCH HIỆU SUẤT 39 3.4.1 Thông lƣợng hiệu suất lƣợng NOMA 39 3.4.2 Thông lƣợng hiệu suất lƣợng OFDMA 40 3.4.3 Lƣu đồ giải thuật tiêu biểu 40 vii CHƢƠNG MÔ PHỎNG 4.1 GIỚI THIỆU CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG 41 4.2 PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ 42 4.2.1 Hiệu suất lƣợng NOMA kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m 42 4.2.2 Thông lƣợng kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m 46 4.2.3 Tác động phân bổ công suất CCS lên hiệu suất lƣợng NOMA 49 CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 KẾT LUẬN 51 5.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 3GPP 3rd generation partnership project Dự án đối tác hệ thứ BBU Base band unit Đơn vị điều khiển băng gốc BS Base station Trạm phát sóng CC-CoMP Cloud computing based Điện tốn đám mây dựa coordinated multi-point phân phối đa điểm Điện toán đám mây dựa CC-CRRM Cloud computing based cooperative radio resource quản lý nguồn sóng vơ tuyến management CCS Cloud-based central station Trạm trung tâm đám mây CC-SON Cloud computing based Điện toán đám dựa self-organizing tự tổ chức CQI Channel quality indicator Chỉ thị chất lƣợng kênh truyền CSI Channel state information Thông tin trạng thái kênh truyền EE Energy efficiency Hiệu suất lƣợng HCRAN Heterogeneous cloud radio Mạng đa truy cập đám mây vô access network tuyến không đồng HetNets Heterogeneous network Mạng đồng HPN High power nodes Các nút công suất cao LPN Low power nodes Các nút công suất thấp LS-CMA Large-scale cooperative multiple Xử lý nhiều ăn ten cộng tác antenna processing phạm vi rộng Multiple-input-multilpe-output Đa ngõ vào ngõ MIMO ix NOMA Non-orthogo multiple access Đa truy cập không trực giao OFDMA Orthogonal frequency division Đa truy cập phân chia theo tần multiple access số trực giao OMA Orthogo multiple access Đa truy cập trực giao RRH Remote radio heads Thiết bị thu phát vô tuyến SE Spectral efficiencies Hiệu suất phổ SIC Successive interference Kỹ thuật triệt nhiễu nối tiếp cancellation SINR TDMA Signal-to-interference-plus-noise Tỉ lệ tín hiệu tạp âm can ratio nhiễu Time division multiple access Đa truy cập phân chia theo thời gian x DANH MỤC HÌNH Hình 2.1: Sự phát triển hệ thống tế bào thành 5G Hình 2.2: Cấu trúc hệ thống H-CRAN 11 Hình 2.3: Minh họa NOMA đƣờng tải xuống với SIC 13 Hình 2.4: Phổ tín hiệu OFDM 19 Hình 2.5: Sơ đồ điều chế OFDM 20 Hình 2.6: Sơ đồ giải điều chế 22 Hình 2.7: Cấp phát sóng mang cho OFDM OFDMA 24 Hình 2.8: Sơ đồ phát ODFMA 24 Hình 2.9: Sơ đồ thu ODFMA 24 Hình 2.10: Mô PDF kênh truyền Rayleigh fading với phƣơng sai 0.5 26 Hình 2.11: Mơ PDF kênh truyền Rayleigh fading với phƣơng sai 26 Hình 2.12: Kênh truyền Rician K = kênh truyền Rayleigh 28 Hình 2.13: Mơ phân bố Rician K = K = 28 Hình 2.14: Nakagami-m m = trở lại phân bố Rayleigh 30 Hình 2.15: Mô phân bố Nakagami m = m = 31 Hình 3.1: Mơ hình hệ thống HCRAN 34 Hình 3.2: Sơ đồ khối BS trung tâm tiêu chuẩn 35 Hình 3.3: Lƣu đồ giải thuật tiêu biểu 41 Hình 4.1: Hiệu suất lƣợng kênh truyền Rayleigh 42 Hình 4.2: Hiệu suất lƣợng kênh truyền Rician với K = 43 Hình 4.3: Hiệu suất lƣợng kênh truyền Rician với K = 10 43 Hình 4.4: Hiệu suất lƣợng kênh truyền Nakagami-m với m =1 44 Hình 4.5: Hiệu suất lƣợng kênh truyền Nakagami-m với m =5 45 xi Hình 4.6: Thơng lƣợng kênh truyền Rayleigh 46 Hình 4.7: Thơng lƣợng kênh truyền Rician với K = 46 Hình 4.8: Thơng lƣợng kênh truyền Rician với K = 10 47 Hình 4.9: Thơng lƣợng kênh truyền Nakagami-m với m =1 48 Hình 4.10: Thông lƣợng kênh truyền Nakagami-m với m =5 48 Hình 4.11: Tác động phân bổ công suất kênh truyền Rayleigh 49 Hình 4.12: Tác động phân bổ công suất kênh truyền Rician 49 Hình 4.13: Tác động phân bổ công suất kênh truyền Nakagami-m 50 xii DANH MỤC BẢNG Bảng 4.1: Chuẩn hóa số thông số cố định 41 xiii Luận văn [9] Tài liệu tham khảo Osada, H., Inamori, M., Sanada, Y, “Non-orthogonal access scheme over multiple channels with iterative interference cancellation and fractional sampling in MIMO-OFDM receiver”, IEEE, pp –5, 2013 [10] Quoc-Tuan Vien, Ngozi Ogbonna, Huan X Nguyen, Ramona Trestian, Purav Shah, “Non-orthogonal multiple access for the wireless downlink in cloud radio access networks”, IEEE, pp 434 –439, 2015 [11] Yashraj Singh, Mrs Anita Chopra, “Analysis of Rayleigh, Rician and Nakagami-m fading channel using Matlab Simulation”, IJETCR, 2015 [12] Otao, N., Kishiyama, Y., Higuchi, K.,“Performance of non-orthogonal access with SIC in cellular downlink using proportional fair-based resource allocation” Proc ISWCS 2012, pp 476 –480, 2012 [13] Men, J., Ge, J., “Performance analysis of non-orthogonal multiple access in downlink cooperative network”, IET Commun., pp 2267 –2273, 2015 [14] Ding, Z., Peng, M., Poor, H., “Cooperative non-orthogonal multiple access in 5G systems”, IEEE Commun Lett., pp 1462 –1465, 2015 [15] Yuya Saito, Anass Benjebbour, Yoshihisa Kishiyama, Takehiro Nakamura, “System-level performance evaluation of downlink non-orthogonal multiple access (NOMA)”, Proc IEEE PIMRC 2013, pp 611 –615, 2013 [16] Choi, J., “On multiple access using H-ARQ with SIC techniques for wireless ad hoc networks”, Wirel Pers Commun., pp 187 –212, 2013 [17] Zhiguo Ding, Mugen Peng, H Vincent Poor, “Cooperative Non-Orthogonal Multiple Access in 5G Systems”, IEEE, 2015 [18] Vien, Q.-T., Stewart, B.G., Choi, J., “On the energy efficiency of HARQ-IR protocols for wireless network-coded butterfly networks”, Proc IEEE WCNC 2013, pp 2559 –2564, 2013 Trang 54 Luận văn Tài liệu tham khảo [19] Sibel, Paolo, Kun, Anders, Marco and Jens, “Impact Of Backhauling Power Consumption On The Deployment Of Heterogeneous Mobile Networks”, IEEE, 2011 [20] Peng, X., Shen, J.C., Zhang, J., “Joint data assignment and beamforming for backhaul limited caching networks”, Proc IEEE PIMRC 2014, pp 1370 – 1374, 2014 [21] Oluwakayode Onireti, Fabien H´eliot and Muhammad, “On the Energy Efficiency-Spectral Efficiency Trade-Off of Distributed MIMO Systems”, IEEE, 2014 [22] Byoung Hoon Jung, Hansung Leem and Dan Keun Sung, “Modeling of Power Consumption for Macro-, Micro-, and RRH - based Base Station Architectures”, IEEE, 2015 [23] Auer, G., Giannini, V., Dessert, C., “How much energy is needed to run a wireless network?”, IEEE Wirel Commun Mag., pp 40 –49, 2011 [24] Quoc-Tuan Vien, Tuan Anh Le, Balbir Barn, Ca V Phan,“Optimising energy efficiency of nonorthogonal multiple access for wireless backhaul in heterogeneous cloud radio access network”, IET Journals, 2016 [25] Trần Thanh Tôn, “Nghiên cứu giao thức đa truy cập ngẫu nhiên môi trường fading”, Luận Văn Thạc Sĩ, 2017 Trang 55 PHÂN TÍCH HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG VÀ THÔNG LƯỢNG CỦA NOMA TRÊN KÊNH TRUYỀN RAYLEIGH, RICIAN VÀ NAKAGAMI-M TRONG MẠNG 5G ANALYSING ENERGY EFFICIENCY AND THROUGHPUT OF NOMA ON RAYLEIGH, RICIAN AND NAKAGAMI-M CHANNEL IN 5G NETWORK (1) Nguyễn Bá Thạch, (2)Phan Văn Ca (1) (2) Khoa Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM Điện-Điện tử, Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM TĨM TẮT Đa truy cập khơng trực giao (NOMA) kỹ thuật triển vọng cho mạng 5G hiệu suất sử dụng phổ cao Bài báo thực phân tích hiệu suất lượng thơng lượng mạng đa truy cập vô tuyến đám mây không đồng (HCRAN) sử dụng kỹ thuật NOMA đưa so sánh NOMA kỹ thuật trực giao thông thường OFDMA mơ hình kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m Kết mô thực phần mềm MATLAB rằng, hiệu suất lượng NOMA mơ hình kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m biến đổi theo hàm tựa lõm Điều có nghĩa khơng phải lúc tăng số lượng trạm sở (base station) hiệu suất lượng tăng NOMA sử dụng HCRAN cung cấp hiệu suất lượng thông lượng cao OFDMA mơ hình kênh truyền Hiệu suất lượng kênh truyền Rician Nakagami-m cao so với hiệu suất kênh truyền Rayleigh có thành phần LOS (Line Of Sight) Kết mô cho thấy công suất phân bổ trạm trung tâm đám (cloud-based central station-CCS) tác động tới hiệu suất lượng, cụ thể công suất phân bổ CCS thấp đạt hiệu suất lượng cao Từ khóa: hiệu suất lượng (EE), đa truy cập vô tuyến đám mây không đồng (HCRAN), trạm trung tâm đám mây (CCS), line of sight (LOS); ABSTRACT Due to high spectral and energy efficiency, non-orthogonal multiple accesses (NOMA) are given promising key techniques in 5G network In this paper, we have analyzed the energy efficiency (EE) of the practical HCRAN when utilizing NOMA and give comparative results between NOMA and the conventional orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) on three channel models such as Rayleigh Rician and Nakagami-m Simulation results on MATLAB are shown that energy efficiency of the NOMA varies as a quasi-concave function It is shown that energy efficiency does not always increase as the number of BS increase NOMA using for HCRAN provides energy efficiency higher than OFDMA on three channels Energy efficiency of the Rician and Nakagami-m transmission channels is higher than that of Rayleigh transmission due to LOS (Line Of Sight) components Simulation results are shown that power allocation at CCS also affects the energy efficiency; particularly the low CCS allocation power will achieve higher energy efficiency Keywork: energy efficiencies (EE), non-orthogonal multiple access (NOMA), Cloud-based central station (CCS), line of sight (LOS); Xác nhận học viên hồn thành báo khoa học Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 20… Giảng viên hướng dẫn (Ký & ghi rõ học tên) GIỚI THIỆU Trong thời gian gần đây, mạng truy cập vơ tuyến mơ hình đám mây (Cloud radio access networkCRAN) thu hút sản xuất công nghiệp nghiên cứu khoa học, ý tưởng cấu trúc hiệu suất lượng cho phép xử lý tập trung sử dụng mơ hình điện tốn đám mây [1] Một số kỹ thuật hứa hẹn HCRAN để cải thiện phổ hiệu suất lượng, bao gồm điện toán đám mây dựa truyền tiếp nhận phân phối đa điểm, cộng tác nhiều ăng-ten với quy mô lớn, đám mây điện tốn dựa việc quản lý nguồn sóng vô tuyến dựa việc tự tổ chức mạng [2] Như hệ thống đa truy cập vô tuyến triển vọng tương lai NOMA cải tiến lưu lượng hiệu suất phổ đường tải xuống mạng tế bào không dây [3-5] Hệ thống NOMA cho phép nhiều người dùng (users) chồng lên miền công suất đảm bảo tất user truy cập môi trường không dây chia với phân tập OFDMA Trong giao thức NOMA, phương pháp triệt nhiễu nối tiếp (SIC) sử dụng để khơi phục gói liệu có lợi, khơng nâng cao khả thu nhận mà cải thiện lưu lượng user cell-edge [3-8] Ngồi ra, cịn có phân tích đánh giá thông lượng giao thức đa truy cập không trực giao (NOMA) CRAN, thể hiệu NOMA đề xuất vượt qua OFDMA mà cịn cho phép phát triển giải thuật để tìm kiếm số lượng BS tối ưu CRAN [9] Đề xuất mơ hình tiêu thụ cơng suất cho mạng vơ tuyến di động xem xét tới backhaul, nghiên cứu so sánh công suất tiêu thụ việc triển khai mạng không đồng nhất, để thể tác động đáng kể công suất backhaul lên việc triển khai mạng [10] Một số mơ hình tiêu thụ cơng suất đưa để so sánh công suất tiêu thụ hiệu suất lượng cấu trúc BS khác microcell BS, RRH… [11] Trong báo này, chúng tơi tập trung phân tích hiệu suất lượng, thơng lượng tác động việc phân bổ công suất CCS kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m Trước tiên, báo cung cấp nhìn tổng quát tình hình nghiên cứu mạng truy cập vơ tuyến mơ hình đám mây khơng đồng (H-CRAN) NOMA Thứ hai, báo đưa mô hình kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m thực phân tích hiệu suất lượng, thơng lượng tác động việc phân bổ công suất CCS lên hiệu suất lượng kênh truyền Kết mô hiệu suất lượng thông lượng NOMA đạt cao OFDMA kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m Bên cạnh đó, cơng suất phân bổ CCS tác động tới hiệu suất lượng, cụ thể cơng suất phân bổ thấp đạt hiệu suất lượng cao Phần lại báo bố cục sau: Phần II trình bày mơ hình kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m Phần III phân tích cơng suất phân bổ CCS Phần IV phân tích hiệu suất lượng thông lượng Phần V đưa kết mô đánh giá Phần VI kết luận báo I II MƠ HÌNH KÊNH TRUYỀN Đường tải xuống từ CCS tới BSk ,ik , t = 1, 2, 3…, T, giả sử phải chịu pha đinh phẳng nhiễu cộng Gaussian có lượng E  ht ,i   dtv,i,i E  nt ,i    t2,i với E[.] kỳ vọng thống kê     vt ,it (vt ,it  2) đường suy hao theo hàm mũ mơ hình lan truyền W băng thơng truyền 2 t t t t t t đường tải xuống không dây Pt ,it công suất truyền cho phép BSt ,it Tín hiệu truyền từ CCS tới BSt ,it xt ,it , với E  xt ,it   Tỉ số cơng suất tín hiệu cơng   suất nhiễu công suất tạp âm Gauss (SINR) BSt ,it , t  1, 2,3 , T , it  1, 2, , Nt ( t ,it ) cho phương trình: Với I j it nhiễu tích lũy từ BS khác trừ BSt ,it [9]  t ,i  t Pt ,it | h t ,it |2 (1) I j it   i2 Kênh truyền Rayleigh Phân bố Rayleigh mơ hình phổ biến để mơ tả đường bao tín hiệu nhận mơi trường fading, nơi có số lượng đường phản xạ lớn khơng có thành phần LOS ( line of sight), ví dụ mơi trường thị Tín hiệu phát tần số tới thu thơng qua số đường, có biên độ pha Tín hiệu nhận sau [6]: N  N X (t )  Re  X i e j (ct  Zi    X i cos(ct  Zi )  i 1  i 1 (2) Với N số lượng đường truyền, Zi pha đường truyền Pha phân bố khoảng [0; 2 ] Xi phân bố Rayleigh Zi phân bố Hàm mật độ xác suất: pRay ( R)  R  exp( R2 ) 2 (3) Trong đó: R giá trị đường bao,  phương sai Hình 1: Mô PDF kênh truyền Rayleigh fading với phương sai 0.5 Kênh truyền Rician Rician fading xảy có thành phần nhìn thấy LOS đường trội phát thu Trong Rician fading có biên độ méo pha tín hiệu phát nhiễu nhiệt biên độ biến ngẫu nhiên Rician [6] ~ ~ ~ ~ r (t )   (t ) s(t ) n(t ) (4) ~ (5)  (t )  A(t )e j (t ) Với A(t ) phân bố Rician  ( t ) phân bố Yếu tố K số lượng nguồn thành phần LOS định nghĩa tỉ số công suất trực tiếp công suất phân tán Kênh truyền Rician phân loại theo yếu tố K Nếu số lượng K lớn fading K = kênh truyền Rayleigh K =  kênh AWGN (khơng có fading) ~  (t )  K 1  K 1 K 1 N N e i 1 j (2 fi t i ) (6) Hàm mật độ xác suất: pRician ( x)  R   e ( K  R2 ) 2  K R  Io     x0 (7) I o ( x) hàm Bessel loại bậc Hình 2: Kênh truyền Rician K = kênh truyền Rayleigh Hình 3: Mơ phân bố Rician K = K = Kênh truyền Nakagami-m Nakagami fading xảy cho phân bố đa đường với trễ thời gian tương đối lớn chùm sóng phản xạ khác Trong cụm sóng phản xạ nào, thành phần pha sóng phản xạ riêng lẻ ngẫu nhiên thời gian trễ tất sóng xấp xỉ Nếu đường bao phân bố Rayleigh cơng suất tương ứng phân bố Gamma Thông số “m” gọi yếu tố hình dạng biểu thị mức độ nghiêm trọng fading Trường hợp:  Nếu m = 1, Rayleigh fading phục hồi cơng suất tức thời phân bố theo hàm mũ  Nếu m > biên độ cường độ tín hiệu giảm so với Rayleigh fading  Nếu m = 0.5 trở thành phân bố nhiễu Gaussian bên  Nếu m =  phân bố trở thành fading Đường bao Rayleigh and Rician fading chồng lên thay đổi thông số „m‟ Nakagami tác động tới đường bao tín hiệu [6] RNakagami  RRayleigh e1m  RRicean (1  e1m ) (8) Mối quan hệ yếu tố „K‟ Rician yếu tố hình dạng „m‟ Nakagami m ( K  1) (2 K  1) (9) Hàm mật độ xác suất: pNak (r )   mr  m ( )m r m1 exp   Với r  0,   , m  (m)  p   p  Trong đó: (m) hàm Gamma,  p  E (r )Is công suất tức thời, m  (10) E (r ) yếu tố hình var(r ) dạng Hình 4: Nakagami-m m = trở lại phân bố Rayleigh Hình 5: Mơ phân bố Nakagami m = m = III NOMA VÀ CÔNG SUẤT PHÂN BỔ TẠI CCS TRONG HCRAN NOMA HCRAN Tín hiệu BS BSk ,i  , k  1, 2, , K , ik  1, 2, , N k xếp chồng CCS sau: k Nk K x   Pk ,ik xk ,ik (11) k 1 ik 1 Tín hiệu nhận BSk ,ik vượt qua fading kênh truyền hk ,ik cho phương trình sau: yk ,ik  hk ,ik x  nk ,ik (12) Với nk ,ik nhiễu tạp âm Gauss phức BSk ,ik có kỳ vọng phương sai  Tại BS có độ lợi kênh truyền cao giải mã trước, độ lợi kênh truyền thấp giải mã sau phương pháp triệt nhiễu nối tiếp SIC Gk ,ik , k  1, 2, , K , ik  1, 2, , Nk ký hiệu cho độ lợi kênh truyền tiêu chuẩn đường tải xuống k ,ik từ CCS tới BSk ,ik chuẩn hóa cơng suất nhiễu sau: Gk ,ik  E[| hk ,ik |2 ]  k ,ik  d vk ,ik k ,ik  k2,i (13) k Có thể thấy phương trình (17) khoảng cách ( d k ,ik ) mơ hình kênh lan truyền không dây CCS BSk ,ik có tác động đáng kể lên độ lợi kênh truyền Gk ,ik , ảnh hưởng lên công suất phân bổ đánh giá hiệu suất lượng đường tải xuống không dây HCRAN Công suất phân bổ CCS HCRAN Cơng suất tín hiệu thu phát cho loại BS khác phân bổ thích hợp khoảng cách từ BS tới CCS với chất lượng kênh truyền mô hình lan truyền chúng Đặc biệt, sử dụng NOMA với SIC cơng suất phân bổ tới BS độc lập với cơng suất BS có độ lợi kênh truyền cao Nk Pk(CCS )   Pk ,ik (14) ik Để đơn giản, người thực giả sử nhiễu loại BS có cơng suất giống ( ví dụ  k2,ik   k2,0 , k  1, 2, , K ; ik  1, 2, , Nk ) xem xét kth loại BS Cơng suất phân bổ cho tồn mạng đạt cách xử lý độc lập nhóm BS loại Giả sử Gk ,1  Gk ,2   Gk , Nk Công suất phận bổ kth loại BS phải thỏa mãn Pk ,1  Pk ,2   Pk , Nk Bằng phương pháp SIC cho NOMA, người thực ký hiệu  k ( k  1) công suất tiêu thụ cho BSk ,2 BSk ,1 Chúng ta có: k  Pk ,2  Pk ,1 Gk ,1 (15) Gk ,2 Áp dụng phương pháp đệ quy, công suất phân bổ cho BSk ,ik , ik  2,3, , Nk cho phương trình: (16) Pk ,ik   k ( k  1)ik 2 Pk ,1 Từ (14) (16) có Nk 1 ( CCS ) k P  Pk ,1  Pk ,1 k  ( k  1)ik 1  Pk ,1 ( k  1) Nk 1 (17) ik 1 Công suất cho BSk ,1 BSk ,ik , ik  2,3, , Nk phân bổ sau: Pk ,1  Pk ,ik  IV P(CCS ) N k 1 k ( k  1) (18) Pk(CCS ) (19) k ( k  1) N k 1 HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG VÀ THƠNG LƯỢNG NOMA Tín hiệu nhận BSk ,ik , k  1, 2, , K , ik  1, 2, , Nk K Nk yk ,ik   hk ,ik Pk ,i xk ,ik nk ,ik (20) k k 1 ik 1 Do đó, thơng lượng đạt (bits/s) BSk ,ik , k  1, 2, , K , ik  1, 2, , Nk với NOMA tính phương trình sau [10]: ( NOMA) k ,ik R   Pk ,ik | hk ,ik |2   W log 1  ik 1   Pk , j | hk , j |2  k2  j 1   (21) Hiệu suất lượng NOMA cho đường tải xuống không dây HCRAN [10] phương trình sau: K N i 1 W log (1  ( Pk ,i |hk ,i |2 /( j 1 Pk , j | hk , j |2  k2 )))  k 1  i 1 ( NOMA) (21)   K N k k k k  k 1 k  N k ( Pk(C )  Pk( BH ) )   k Pk ,i  k  ik 1  OFDMA Với OFDMA cho đường tải xuống không dây HCRAN, thông lượng đạt (bits/s) BSk ,ik , k  1, 2, , K , ik  1, 2, , Nk cho phương trình [10]: ( OFDMA ) k ,ik R  W  k ,ik  Pk ,ik | hk ,ik |2  log 1     k ,ik  k2   (22) Trong đó,  k ,ik kí hiệu tỉ lệ băng thơng chia đáp ứng  k ,ik   k 1 i k1  k ,ik  K N k Hiệu suất lượng OFDMA cho đường tải xuống HCRAN [10] phương trình sau:  ( OFDMA)   W  log    N  P K Nk k 1 ik 1 K k 1 V k ,ik k 1  P (C ) k k ,ik   | hk ,ik |2 / k ,ik  k2   Pk( BH )   i 1 Pk ,ik  k  Nk (23) PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ Hiệu suất lượng Hiệu suất lượng thông lượng mô với số lượng BS giả sử thay đổi từ tới 60 BS Giả sử khoảng cách BS CCS tầm từ 100m-12 km với cự ly 200m tương ứng độ lợi kênh truyền từ 30 dB tới dB với độ suy giảm -1/2, tổng công suất phát 80kW, băng thông phát 5Mhz loại BS sử dụng macro Hình 6: Hiệu suất lượng kênh truyền Rayleigh Hình mơ hiệu suất lượng đạt HCRAN sử dụng NOMA hệ thống OFDMA thông thường Khi số lượng BS tăng hiệu suất lượng OFDMA giảm, hiệu suất NOMA tăng số lượng BS nhỏ 24 sau giảm dần số lượng BS tăng Trong hình 6, thấy NOMA đề xuất đạt hiệu xuất tốt so với OFDMA kênh truyền Rayleigh Tác động môi trường ảnh hưởng tới hiệu suất lượng Cụ thể hình 6, hiệu suất lượng NOMA tối đa khu vực đô thị (v=2.4) đạt 1478 bits/J, khu vực ngoại thấp đạt 957 bits/J Điều chứng minh điều kiện kênh truyền Rayleigh, hiệu suất lượng đạt khu vực đô thị cao khu vực ngoại Hình 7: Hiệu suất lượng kênh truyền Rician với K = 10 Khi K = tức khơng có thành phần LOS hiệu suất lượng NOMA kênh truyền Rician Rayleigh hoàn toàn Tuy nhiên K tăng lên tức có thành phần LOS, hiệu suất lượng NOMA kênh truyền Rician cao Rayleigh Cụ thể hình 7, hiệu suất lượng NOMA tối đa khu vực đô thị (v=2.4) đạt 1566 bits/J, khu vực ngoại ô thấp đạt 1019 bits/J Qua chứng minh kênh truyền có thành phần LOS hiệu suất lượng NOMA cải thiện Hình 8: Hiệu suất lượng kênh truyền Nakagami-m với m =5 Thông số m biểu thị cho mức độ nghiêm trọng fading Khi m tăng fading giảm ngược lại Khi m = 1, hiệu suất lượng kênh truyền Nakagami xấp xỉ Rayleigh Trong hình tăng m = hiệu suất lượng NOMA tăng lên đáng kể, khu vực đô thị đạt 1928 bits/J khu vực ngoại ô đạt 1382 bits/J Qua chứng minh kênh truyền Nakagami có hệ số m lớn hiệu suất lượng đạt NOMA cao kênh truyền Rayleigh Xem xét tác động môi trường tới hiệu suất lượng kênh truyền Nakagami-m, khu vực ngoại ô (v=2.4) cần số lượng khoảng 16 BS đạt hiệu suất lượng tối đa khu vực thị phải cần số lượng BS gấp đôi Tổng thông lượng Hình 9: Thơng lượng kênh truyền Rayleigh Xem xét thơng lượng đạt kênh truyền Rayleigh (hình 9), số lượng BS tăng tổng thơng lượng OFDMA giảm Thông qua mô cho thấy thông lượng NOMA đạt cao so với OFDMA Đối với khu vực ngoại ô (v=3) tổng thông lượng NOMA tăng số lượng BS nhỏ 20 bắt đầu rơi vào trạng thái bão hòa tăng thêm số lượng BS Trong khu vực thị (v=2.4) tổng thơng lượng rơi vào trạng thái bão hịa số lượng BS lớn 40 Thông lượng tối đa đạt khu vực đô thị  187Mbits / s , khu vực ngoại ô  97Mbits / s Hình 10: Thơng lượng kênh truyền Rician với K = 10 Khi K>0 kênh truyền Rician có thành phần LOS, thành phần làm giảm mức độ fading Có thể thấy tổng thơng lượng kênh truyền Rician với K=10 (hình 10) cao so với kênh truyền Rayleigh Cụ thể khu vực đô thị thông lượng đạt  200Mbits / s khu vực ngoại ô  103Mbits / s Trên kênh truyền Rican xảy tượng thông lượng đạt giá trị bão hịa Hình 11: Thơng lượng kênh truyền Nakagami (m =5) Thông lượng NOMA kênh truyền Rayleigh Nakagami (m = 1) xấp xỉ Khi m > thơng lượng NOMA tăng lên Cụ thể hình 11, khu vực ngoại ô thông lượng đạt giá trị bão hịa số lượng BS lớn 20, thơng lượng tối đa đạt 154Mbits/s Tại khu vực đô thị, thông lượng tăng số lượng BS lớn thông lượng tối đa đạt 276Mbits/s Tác động phân bổ công suất CCS Hình 12: Tác động phân bổ cơng suất Rayleigh Hình 13: Tác động phân bổ cơng suất Rician Hình 14: Tác động phân bổ cơng suất kênh truyền Nakagami-m Hình 12, 13 14 mô tác động phân bổ công suất CCS lên hiệu suất lượng NOMA kênh truyền Rayleigh, Rician (K=10) Nakagmi (m=5) Cung cấp công suất phân bổ CCS với giá trị khác P(CCS) = {50, 80, 100}KW cho mơ hình khu vực thị (v = 2.4) Qua kết mơ thấy rằng, kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m công suất phân bổ CCS thấp đạt hiệu suất lượng cao Hiệu suất lượng đạt tối đa số lượng BS định Qua chứng minh khơng phải tăng số lượng BS tăng hiệu suất lượng KẾT LUẬN Trên mơ hình kênh truyền khác nhau, hiệu suất lượng thông lượng NOMA cao OFDMA Hiệu suất kênh truyền Rician Nakagami-m cao so với hiệu suất kênh truyền Rayleigh có thành phần LOS Hiệu suất lượng NOMA biến đổi theo dạng hàm tựa lõm, điều thể hiệu suất lượng khơng phải lúc tăng tăng số lượng BS NOMA đạt việc cải thiện hiệu suất lượng tăng tới lần so với hệ thống OFDMA chuẩn Trên kênh truyền Rayleigh, Rician Nakagami-m công suất phân VI bổ CCS thấp đạt hiệu suất lượng cao Khi xem xét tới mơ hình kênh truyền thực tế, cần xem xét công suất tiêu thụ loại BS khác công suất tiêu thụ backhaul TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Wu, J., Zhang, Z., Hong, “Cloud radio access network (C-RAN): a primer”, IEEE Netw., 2015 [2] Mugen Peng, Yuan Li, Jiamo Jiang, Jian Li, And Chonggang Wang, “Heterogeneous cloud radio access networks: a new perspective for enhancing spectral and energy efficiencies”, Dec.2014 [3] Ding, Z., Yang, Z., Fan, P., “On the performance of non-orthogonal multiple access in 5G systems with randomly deployed users”, IEEE Sig nal Process Lett., pp 1501 –1505, 2014 [4] Benjebbour, A., Saito, Y., Kishiyama, Y., “Concept and practical considerations of nonorthogonal multiple access (NOMA) for future radio access”, Proc ISPACS 2013, Okinawa, Japan, pp 770 –774, November 2013 [5] Saito, Y., Kishiyama, Y., Benjebbour, A., “Non-orthogonal multiple access (NOMA) for cellular future radio access”, Proc IEEE VTC 2013-Spring, Dresden, Germany, pp –5 June 2013 [6] Yashraj Singh, Mrs Anita Chopra, “Analysis of Rayleigh, Rician and Nakagami-m fading channel using Matlab Simulation”, IJETCR, 2015 [7] Osada, H., Inamori, M., Sanada, Y., “Non-orthogonal access scheme over multiple channels with iterative interference cancellation and fractional sampling in OFDM receiver”, Proc IEEE VTC 2012-Spring, Yokohama, Japan, pp.1 -5, May 2012 [8] Osada, H., Inamori, M., Sanada, Y., “Non-orthogonal access scheme over multiple channels with iterative interference cancellation and fractional sampling in MIMO-OFDM receiver”, Proc IEEE VTC 2013 Fall, Las Vegas, USA, pp –5, September 2013 [9] Otao, N., Kishiyama, Y., Higuchi, K., “Performance of non-orthogonal access with SIC in cellular downlink using proportional fair-based resource allocation”, Proc ISWCS 2012, Paris, France, pp 476 –480, August 2012 [10] Quoc-Tuan Vien, Tuan Anh Le, Balbir Barn, Ca V Phan, “Optimising energy efficiency of nonorthogonal multiple access for wireless backhaul in heterogeneous cloud radio access network”, 2016 [11] Sibel, Paolo, Kun, Anders, Marco and Jens, “Impact Of Backhauling Power Consumption On The Deployment Of Heterogeneous Mobile Networks”, 2011 [12] Byoung Hoon Jung, Hansung Leem and Dan Keun Sung, “Modeling of Power Consumption for Macro-, Micro- , and RRH - based Base Station Architectures”, 2015 ... đƣợc nghiên cứu Bên cạnh đó, đa truy cập không trực giao (NOMA) nhƣ kỹ thuật triển vọng cho mạng 5G hiệu suất phổ cao Vấn đề cần nghiên cứu việc áp dụng kỹ thuật đa truy nhập không trực giao (NOMA) ... tối ứu hóa đƣợc tác giả nghiên cứu cơng trình trƣớc đây, nhiên chƣa có cơng trình thực nghiên cứu giao thức NOMA mạng 5G kênh truyền khác Đóng góp luận văn thực nghiên cứu mơ hình kênh truyền... [9] nghiên cứu việc áp dụng truy cập không trực giao với phƣơng pháp triệt nhiễu nối tiếp cho đƣờng tải xuống Phân tích thơng lƣợng giao thức đa truy cập không trực giao (NOMA) CRAN, thể hiệu NOMA