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!
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông 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 Phạm Thanh Hiệp* Khoa Vô tuyến điện tử Học viện Kỹ thuật Quân Email: phuongkk@mta.edu.vn; phamthanhhiep@gmail.com Abstract—Dung lượng 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 thông lượng cho hệ thống MU Để cải thiện hiệu hệ thống MU, đề xuất phương pháp kết hợp tiền mã hóa NOMA Thơng lượng 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) hồn hảo khơng hồn hảo Việc đánh giá dung lượng 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 thông lượng hệ thống MU so sánh với phương pháp đa truy nhập trực giao truyền thống thống MU, người dùng có điều kiện kênh tốt phân bổ cơng suất truyền hơn, người dùng có điều kiện kênh cung cấp công suất truyền cao [4], [5] Mục đích chiến lược nhằm đạt cân thông lượng hệ thống công người dùng [6] Các nghiên cứu trước NOMA đường xuống hệ thống MU 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 suất ngừng hoạt động dung lượng dừng hệ thống Trong [8], Yang cộng khảo sát đường xuống đường lên hệ thống NOMA MU 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 dừng hệ thống xác suất ngừng hoạt động 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 MU-MIMO 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 NOMA MU 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-một đầu (MISO: Multi Input-Single Output) đề xuất phân tích [11] Tuy nhiên, tác giả thừa nhận cụm có hai người dùng, nên mở rộng vấn đề Hệ thống MU hai chặng với tiền mã hóa chặng thứ NOMA chặng thứ hai đề xuất Keywords: NOMA; SIS; dung lượng hệ thống; kết hợp tiền mã hóa NOMA; khử nhiễu liên tiếp hồn hảo khơng hồn hảo I GIỚI THIỆU Hệ thống viễn thông 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 thông tin đáng tin cậy điều kiện phổ bị hạn chế chi phí thấp [1] Nhờ có hiệu suất phổ cao mà đa truy nhập không 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 NOMA đường xuống hệ ISBN 978-604-80-7468-5 72 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thơng Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2022) phân tích [12], kết hợp beamforming NOMA cho đường xuống hệ thống MU đề xuất [13] Chúng tơi đề xuất mơ hình hệ thống xác suất ngừng hoạt động 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 Các nghiên cứu xác suất dừng cho hệ thống nghiên cứu trình bày [14], nghiên cứu tập trung khảo sát phẩm chất hệ thống thông qua thông lượng cho hệ thống với 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 • Dựa công thức đánh giá xác suất ngừng hoạt động, xây dựng cơng thức tính dung lượng hệ thống cho người dùng để đánh giá phương pháp đề xuất dựa trường hợp SIC hoàn hảo khơng hồn hảo Các cơng thức đánh giá kiểm nghiệm kết mơ • Thơng qua phân tích lý thuyết mơ trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo cho thấy, dung lượng hệ thống phương pháp đề xuất tốt so sánh với phương pháp OMA truyền thống Phần lại báo tổ chức sau: Trong phần II, chúng tơi trình bày NOMA đường xuống hệ thống MU-MISO Việc đánh giá xác suất ngừng hoạt động dung lượng dừng hệ thống đề xuất phần III Phần IV thể kết mô để đánh giá phương pháp đề xuất Cuối cùng, kết luận báo phần V 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 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: 𝐁 𝒉! ! 𝒉! ‖ wm = ‖𝐁! &' % 𝑯! (𝑯% ! 𝑯! )! 𝑯! Ở 𝑩! = 𝑰$ − ma trận kênh Hm cho bởi: cấu trúc 𝑯! = [𝒉' , 𝒉( , ⋯ , 𝒉!&' , 𝒉!)' , ⋯ , 𝒉* ]+ 𝒉% ! 𝒘, (2) = 0, ∀𝑚 ≠ 𝑗, nghĩa với tiền Do ta có 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: │Wmhm,1│2 ≤ │Wmhm,2│2 ≤ … ≤│Wmhm,N│2 (3) Bởi dựa nguyên lý NOMA, hệ số phân bổ lượng người dùng là: (4) am,1 ≥ am,2 … ≥ am,N 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 tốn ZF Cơng 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 dó, tín hiệu truyền từ anten BS phía cụm m là: II MƠ HÌNH HỆ THỐNG Hình Mơ hình hệ thống với kết hợp tiền mã hóa NOMA ISBN 978-604-80-7468-5 (1) 73 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) XS,m= wm∑$ (5) #/' A𝑎!,# 𝑃0 𝑥!,# () Coi 𝑛! ~𝒞𝒩(0, 𝜎! tạp âm trắng cộng tính (AWGN) người dùng (m, n) trong, 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 𝜌 = ( V𝒉!,# 𝒘! V 𝜌%∑$ 1/#)' 𝑎!,1 + 𝑎!,# )U_ − 𝐸 ^𝑙𝑜𝑔( X1 + ( ∑$ (10) 1/#)' 𝜌𝑎!,1 V𝒉!,# 𝒘! V Y_ Kỳ vọng biến ngẫu nhiên χ định nghĩa bởi: U 𝐸[𝑙𝑜𝑔( (1 + χ)] = ∫V 𝑙𝑜𝑔( (1 + 𝑥)𝑓T (𝑥)𝑑𝑥 (11) fχ(x) hàm mật độ xác suất χ, với χ ∈ {𝑋, 𝑌} ( 𝑋 = 𝑃0 V𝒉!,# 𝒘! V , A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 + 𝒏!,# 𝒉! 𝒘! A𝑎!,# 𝑃0 𝒙!,# JKKKKKLKKKKKM 2í# 51ệ7 !8#9 !7ố# ;ủ= #9ườ1 @ù#9 (!,#) $ + 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 JKKKKKKKLKKKKKKKM 1/#)' ( #51ễ7 ả#5 5ưở#9 2ừ #9ườ1 @ù#9 H5á; #&' 𝑌 = ∑$ 1/#)' 𝑃0 𝑎!,1 V𝒉!,# 𝒘! V Sử dụng phương pháp tích phân phần, ta viết (10) dạng: U '&X+ (Y) U '&X, (Z) ' ' 𝑅Z!,# = 𝑑𝑥 − ∫V 𝑑𝑦 (12) ∫V + 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H + 𝒏!,# (6) JKKKKKKKLKKKKKKKM H/' ả#5 5ưở#9 ;ủ= 0JK H5ô#9 58à# 5ả8 W#( $-* $ (&') ∑$ #/'% # ) W#( N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O # $ ∑$ #/'% # ) Trong phần nhận biểu thức đánh giá tốc độ liệu hệ thống MU NOMA, tốc độ tổng tốc độ liệu tất người dùng sử dụng dịch vụ Dựa lý thuyết Shannon, tốc độ liệu thời người dùng (m, n) biểu diễn bởi: (14) (15) U− W#( 𝑒𝑥𝑝 T∑' &($)* [=",& Ω",$ ' &($)* [=",& Ω",$ Ω",$ U U (16) Dung lượng dừng hệ thống cụm m tổng dung lượng dừng hệ thống tất người dùng cụm Z 𝑅Z! = ∑$ (17) #/' 𝑅!,# B Dung lượng dừng hệ thống trường hợp SIC khơng hồn hảo Từ SINR thời cho [14, eq, (16)], ta có dung lượng thời người dùng (m, n): U ( ISBN 978-604-80-7468-5 U 𝑑𝑥 []∑&($)* =",& )=",$ ^Ω",$ &($)* =",& )=",$ ^Ω",$ (&')$-* ' x𝐸𝑖 T− ∑' = 𝑙𝑜𝑔( T1 + V𝒉!,# 𝒘! V 𝜌%∑$ 1/#)' 𝑎!,1 + 𝑎!,# )U − ( W#( ' x𝐸𝑖 T− []∑' A Đánh giá dung lượng hệ thống 𝑙𝑜𝑔( X1 + ∑$ 1/#)' 𝜌𝑎!,1 V𝒉!,# 𝒘! V Y &($)* =",& )=",$ ^Ω",$ với α = β = 𝐸𝑖(𝑥) = hàm tích phân mũ Biểu thức đánh giá dung lượng dừng hệ thống người dùng (m, n) cho (16) $-* ' $ (&') 𝑅Z!,# = ∑$ 𝑒𝑥𝑝 T ' U #/'% ) (8) % N! =",$O𝒉",$ 𝒘" O % ' % ∑&($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$ Y 𝑒𝑥𝑝 T− []∑' Y `ab (2) ∫&U Y 𝑑𝑡 III PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG 𝑅!,# = 𝑙𝑜𝑔( T1 + ')Y Giải phương trình (14), ta nhận [15]: U ' ∫V Y)_ exp (−𝜇𝑥)𝑑𝑥 = −exp (−𝛼𝜇)𝐸𝑖(−𝜇𝛽), % % S",$ W#( U ' Z U 𝑑𝑦, ∫V ')Z 𝑒𝑥𝑝 T− ∑' [= ",& Ω",$ &($)* U ' 𝒥' (𝑥) = ∫V Do người dùng (m, N) sử dụng thuật tốn SIC để loại bỏ tín hiệu tất người dùng cụm, nên SNR người dùng (m, N) tính: 𝛾!,$ = ')Z (13) (7) % W#( % % ∑' &($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$ ')Y FX(x) FY(y) hàm phân bố tích lũy biến ngẫu nhiên X Y tương ứng Từ (12) giả thiết trên, dung lượng dừng hệ thống xác định là: $-* $ (&') 𝑅Z!,# = ∑$ 𝒥' (𝑥) − #/'% # ) Trong trường hợp SIC hoàn 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 Nhờ có SIC, vị trí máy thu 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: 𝛾!,# = Từ (9), dung lượng dừng hệ thống người dùng (m, n) tính bởi: 𝑅Z!,# = 𝐸\𝑅!,# ] = 𝐸 ^𝑙𝑜𝑔( T1 + 1/' = N! % S",$ (9) 74 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) 1!c0JK 𝑅!,# 𝑙𝑜𝑔( T1 + 1!c0JK = 𝑙𝑜𝑔( %1 + 𝛾!,# N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O MU MISO Kết phương pháp đề xuất so sánh với phương pháp truyền thống để xác thực tính đắn phân tích lý thuyết hai trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo Trong 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 công suất $&#)' $($)') tính 𝑎# = ѱ , với ѱ = ( ) = % % % ]∑' &($)* N! =",& )∆/ ^O𝒉",$ 𝒘" O )S",$ U % % e]∑' &($)* N! =",& )∆/ ^)N! =",$ fO𝒉",$ 𝒘" O )S",$ % % ]∑' N = )∆ ^O𝒉 𝒘 O )S / ",$ " ",$ &($)* ! ",& = 𝑙𝑜𝑔( T U (18) đây ∆H = ξ ∑$&' H/' 𝑎H 𝑃0 Từ (18) ta viết lại dung lượng dừng hệ thống dạng: 1!c0JK 𝑅!,# ∆ / = E w𝑙𝑜𝑔( TxT∑$ 1/#)' ρ𝑎!,1 + S % U + ",$ ( ρ𝑎!,# z V𝒉!,# 𝒘! V + 1U{-E |𝑙𝑜𝑔( }T∑$ 1/#)' ρ𝑎!,1 + ( ∆/ % S",$ U V𝒉!,# 𝒘! V + 1~• (19) Đặt ∑$ #/' A𝑎1 = ( ∆ / 𝑍' = xT∑$ 1/#)' ρ𝑎!,1 + S % U + ρ𝑎!,# z V𝒉!,# 𝒘! V , ",$ 𝑍( = T∑$ 1/#)' ρ𝑎!,1 + ∆/ % S",$ ( U V𝒉!,# 𝒘! V Sử dụng phương pháp tích phân phần biểu biểu diễn sau: thức (11), 𝑅Z 1!c0JK !,# '&X (g ) '&X (g ) U U ' ' 0* * 0% % 𝑅Z 1!c0JK = W#( ∫V 𝑑𝑧' − W#( ∫V 𝑑𝑧( !,# ')gK ')gK JKKKKKLK JKKKKKLK * KKKM % KKKM Q1 Q2 (20) Lưu ý rằng, theo [17, eq, (7.14)] hàm phân bố tích lũy Z1 Z2 cho bởi: $ 𝑛𝑧7 𝑁 𝐹h1 (𝑧) = − F X Y (−1)#&' 𝑒𝑥𝑝 }− ~, 𝑛 Ω!,# #/' với 𝑢 ∈ {1, 2} Các hàm Q1 Q2 tính cách thay hàm phân bố tích lũy vào (20) g* 𝑁 (&')$-* U ' 𝑄' = ∑$ U, (21) #/' X Y W#( ∫V ')g 𝑒𝑥𝑝 T− i Ω 𝑛 * * ",$ ∆/ Ξ' = xT∑$ 1/#)' ρ𝑎!,1 + % U + ρ𝑎!,# z Hình 2: So sánh dung lượng dừng hệ thống người dùng người dùng trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo với ξ = 0.01 S",$ g% 𝑁 (&')$-* U ' 𝑄( = ∑$ U 𝑑𝑧( #/' X Y W#( ∫V ')g 𝑒𝑥𝑝 T− i Ω 𝑛 % % ",$ (22) Hình biểu diễn dung lượng hệ thống người dùng người dùng trường hợp SIC hoàn hảo khơng hồn hảo để khảo sát ảnh hưởng chất lượng trình xử lý SIC đến hiệu người dùng Ta nhận thấy dung lượng hệ thống người dùng trường hợp SIC hồn hảo tốt trường hợp SIC khơng hồn hảo, dung lượng dừng hệ thống người dùng hai trường hợp Nguyên nhân người dùng không sử dụng thuật toán SIC để khử nhiễu, nên coi tín hiệu người dùng khác nhiễu Ngồi ra, dung lượng dừng hệ thống người dùng trường hợp SIC hoàn hảo cao so với người dùng 1, nhiên giảm nhanh ξ tăng có xu hướng giảm thấp người dùng ξ lớn Do chất lượng SIC ảnh hưởng lớn tới hiệu người dùng, nên việc thiết kế thuật toán SIC có chất lượng cao máy thu quan trọng hệ thống NOMA ∆/ Ξ( = T∑$ 1/#)' ρ𝑎!,1 + S % U Sử dụng (15) ta ",$ nhận Q1 Q2 dạng: ' ' 𝑁 (&')$-* 𝑄' = ∑$ U 𝐸𝑖 T− i Ω U #/' X Y W#( 𝑒𝑥𝑝 T− i Ω 𝑛 * ",$ * ",$ (23) (&')$-* ' ' 𝑁 $ 𝑄( = ∑#/' X Y W#( 𝑒𝑥𝑝 T− i Ω U 𝐸𝑖 T− i Ω U 𝑛 % ",$ % ",$ (24) Thay Q1 Q2 vào (20), ta nhận dung lượng dừng hệ thống người dùng (m, n) sau dung lượng dừng hệ thống cụm m trường hợp SIC khơng hồn hảo IV CÁC KẾT QUẢ MƠ PHỎNG Phần cung cấp kết mô dung lượng hệ thống phương pháp kết hợp tiền mã hóa NOMA đề xuất cho đường xuống hệ thống ISBN 978-604-80-7468-5 75 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Dung lượng dừng hệ thống người dùng trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo thể Hình Dung lượng dừng hệ thống người dùng cao người dùng hai trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo Đặc biệt trường hợp SIC khơng hồn hảo, dung lượng dừng hệ thống người dùng giảm đáng kể dung lượng dừng hệ thống người dùng không đổi hợp với phương pháp beamforming để khử nhiễu đa tia Như Hình 4, trường hợp SIC hồn hảo phương pháp đề xuất tốt phương pháp OMA truyền thống hiệu suất phổ phương pháp NOMA cao [18] Tuy nhiên phương pháp đề xuất chịu ảnh hưởng đáng kể nhiễu cịn sót lại SIC khơng hoàn hảo, tổng dung lượng dừng hệ thống phương pháp đề xuất trở nên thấp so với phương pháp OMA truyền thống SNR vượt 20 dB Đây đánh đổi phương pháp đề xuất V KẾT LUẬN Nghiên cứu phân tích đường xuống hệ thống MU MISO với kết hợp tiền mã hóa NOMA, đề xuất phương pháp tính dung lượng hệ thống cho tất người dùng Việc đánh giá dung lượng hệ thống thực hai trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo Phương pháp đề xuất so sánh với phương pháp OMA truyền thống kết mô kết hợp tiền mã hóa NOMA tốt phương pháp OMA truyền thống trường hợp SIC hoàn hảo Trong đó, trường hợp SIC khơng hồn hảo tổng dung lượng hệ thống phương pháp đề xuất bị giảm trở nên thấp so với phương pháp OMA truyền thống SNR cao Sự phân tích lý thuyết kiểm nghiệm mơ 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 chúng tơi Hình 3: So sánh dung lượng dừng hệ thống người dùng người dùng trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo với ξ = 0.01 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 [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 Hình 4: So sánh tổng dung lượng dừng hệ thống người dùng phương pháp đề xuất với phương pháp OMA trường hợp điều chế BPSK Phương pháp đề xuất chúng tơi so sánh với phương pháp OMA Hình cho hai trường hợp SIC hoàn hảo khơng hồn hảo với ξ = 0.01 điều chế BPSK Tương tự phương pháp đề xuất, phương pháp OMA truyền thống kết ISBN 978-604-80-7468-5 76 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông 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 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] Kiều Khắc Phương, Phạm Thanh Hiệp, “Đánh giá xác suất dừng hệ thống đa người dùng với kết hợp phương pháp tiền mã hóa NOMA”, Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông 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 ... động dung lượng dừng hệ thống đề xuất phần III Phần IV thể kết mô để đánh giá phương pháp đề xuất Cuối cùng, kết luận báo phần V Mơ hình hệ thống MU đường xuống với kết hợp tiền mã hóa NOMA thể... mã hóa NOMA, đề xuất phương pháp tính dung lượng hệ thống cho tất người dùng Việc đánh giá dung lượng hệ thống thực hai trường hợp SIC hồn hảo khơng hồn hảo Phương pháp đề xuất so sánh với phương. .. hảo, dung lượng dừng hệ thống người dùng giảm đáng kể dung lượng dừng hệ thống người dùng không đổi hợp với phương pháp beamforming để khử nhiễu đa tia Như Hình 4, trường hợp SIC hồn hảo phương pháp