Cải thiện thời gian giải mã cho hệ thống MIMO-SCMA trong truyền thông vô tuyến

Bài viết Cải thiện thời gian giải mã cho hệ thống MIMO-SCMA trong truyền thông vô tuyến đề xuất một số thuật toán giải mã với độ phức tạp thấp ở phía thu cho hệ thống MIMO-SCMA như SD-JMPA, LogJMPA, Max-Log-JMPA. Các thuật toán được đề xuất hướng đến việc giảm quá trình tính toán nhằm tối ưu thời gian giải mã, nâng cao tính khả thi trong khi triển khai thực tế. Mời các bạn cùng tham khảo!

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Cải thiện thời gian giải mã cho hệ thống MIMO-SCMA truyền thông vô tuyến Tran Huu Tin1,2, Du Quoc Thanh 1, Dang Le Khoa1* Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM VNPT Tiền Giang, Tập đồn Bưu Viễn thơng Việt Nam Email: *dlkhoa@hcmus.edu.vn line 5: email address or ORCID Tóm tắt—Đa truy cập mã thưa (SCMA) mơ hình đa truy cập phi trực giao (NOMA) đầy hứa hẹn để đáp ứng yêu cầu mật độ kết nối lớn hệ thống thông tin di động hệ sau Kỹ thuật kết hợp với kỹ thuật nhiều ăng-ten phát nhiều ăng-ten thu (MIMO) tạo thành hệ thống MIMO-NOMA nhằm tăng dung lượng tồn hệ thống Thơng thường, thuật tốn truyền tin kết hợp (JMPA) triển khai cho hệ thống MIMO-SCMA để cải thiện hiệu phía thu Mặt khác, kỹ thuật có độ phức tạp tính toán cao số lượng lớn phép toán theo hàm mũ trình giải mã lặp Trong báo cáo này, tác giả đề xuất số thuật toán giải mã với độ phức tạp thấp phía thu cho hệ thống MIMO-SCMA SD-JMPA, LogJMPA, Max-Log-JMPA Các thuật toán đề xuất hướng đến việc giảm q trình tính toán nhằm tối ưu thời gian giải mã, nâng cao tính khả thi triển khai thực tế Kết mô cho thấy việc áp dụng thuật tốn đề xuất cải thiện từ 60,84% đến 93,58% thời gian giải mã so với thuật toán JMPA truyền thống phát Gần đây, khái niệm MIMO-NOMA xác thực cách sử dụng triển khai có hệ thống [6] [7], chứng tỏ việc sử dụng MIMO tốt MIMOOMA thơng thường Từ khóa—Đa truy cập mã thưa SCMA, JMPA, Log-JMPA, Max-Log-JMPA, MIMO-SCMA, NOMA, SD-JMPA Từ vấn đề trên, việc nghiên cứu thuật toán giải mã với độ phức tạp thấp cho hệ thống MIMO-SCMA trở nên cấp thiết để giảm q trình tính tốn nhằm tối ưu thời gian giải mã, nâng cao tính khả thi triển khai thực tế Trong báo cáo này, chúng tơi đề xuất vài thuật tốn giải mã với độ phức tạp thấp cho hệ thống MIMO-SCMA bao gồm SD-JMPA, Log-JMPA, Max-Log-JMPA Việc đánh giá hiệu suất thuật toán thời gian giải mã trình bày chi tiết báo cáo Phần lại báo cáo tổ chức sau: Phần II trình bày sở lý thuyết mơ hình hệ thống MIMO-SCMA Phần III đưa thuật tốn giải mã tín hiệu đa người dùng đề xuất với độ phức tạp thấp cho hệ thống MIMO-SCMA Kết mô thảo luận trình bày phần IV Phần cuối kết luận hướng phát triển Để cải thiện hiệu suất phổ tổng thể, SCMA kết hợp với kỹ thuật đa đầu vào đa đầu MIMO, gọi hệ thống MIMO-SCMA [8, 9] Đối với hệ thống MIMO-SCMA, nhiều nghiên cứu sâu vào việc phân tích dung lượng kênh truyền [8, 9] Bên cạnh đó, số cơng trình nghiên cứu khác tập trung giải vấn đề làm giảm độ phức tạp tính tốn hệ thống MIMO-SCMA phát triển thuật tốn lan truyền kỳ vọng (EPA) dựa đồ hình thừa số mở rộng [10], thuật toán giải mã cầu (SD) dựa thu MPA [11], v.v Tuy nhiên, vấn đề độ phức tạp hàm exp ( ) q trình giải mã lặp thuật tốn MPA áp dụng hệ thống MIMO-SCMA quan tâm I GIỚI THIỆU NOMA công nghệ đầy hứa hẹn nhằm mục đích tăng thơng lượng dung lượng hệ thống [1] NOMA cho phép nhiều người dùng chia sẻ tài nguyên thời gian tần số lớp không gian thông qua nguyên lý chồng chất tuyến tính đơn giản ghép kênh miền mã Nhiễu NOMA kiểm sốt cách phân bổ tài nguyên không trực giao, với giá độ phức tạp máy thu tăng lên chút, phương pháp triệt nhiễu nối tiếp (SIC) cực đại khả likelihood (ML) sử dụng SCMA kỹ thuật đa truy nhập tổng quát xây dựng dựa chữ ký mật độ thấp CDMA (LDS-CDMA) [2] Tuy nhiên, SCMA, luồng bit ánh xạ trực tiếp tới từ mã thưa khác Tất từ mã sách mã chứa số hai chiều vị trí số sách mã khác khác để tạo điều kiện tránh đụng độ cho hai người dùng Nhận thấy tiềm kỹ thuật SCMA việc tăng cường hiệu hệ thống cho mạng vô tuyến hệ mới, nhiều nhà khoa học tiến hành nghiên cứu để giải giải khuyết điểm kỹ thuật SCMA như: giảm độ phức tạp thuật toán SCMA thuật toán Max-log-MPA, Log-MPA [3], thuật toán giải mã hình cầu (SD-MPA) [4], v.v Một số nhà nghiên cứu khác theo hướng tối ưu bảng mã thưa để cải thiện hệ số BER hệ thống [5] II MƠ HÌNH HỆ THỐNG A Mơ hình hệ thống MIMO-SCMA Hệ thống MIMO SCMA cho kênh quảng bá (BC) có mơ hình hệ thống bao gồm trạm gốc (BS) J người dùng, trạm gốc có NT ăng-ten, người trang bị N R ăng-ten [12] Sơ đồ khối trải SCMA cho ăng-ten thứ nt minh họa Hình 1, nt = 1, 2, , NT Máy phát truyền J symbol s nt =  s1nt , s2nt , , sJnt   1 J chu kỳ truyền, log (M ) bit symbol cho người dùng thứ j , Một công nghệ lớp vật lý quan trọng khác đa đầu vào đa đầu (MIMO) cải thiện đáng kể thơng lượng hệ thống Truyền thông MIMO khai thác chiều không gian thông qua việc sử dụng nhiều ăng-ten máy phát máy thu Điều tận dụng lợi phân tập không gian phép kênh không tương quan cặp ăng-ten thu ISBN 978-604-80-7468-5 s njt , ánh xạ tới cột ma trận từ mã thưa 330 Cnjt  K M xnjt  K 1 để có từ mã lớp thứ , j = 1, 2, j , J Sau đó, từ mã từ tất J lớp Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) cộng lại với để thu véc-tơ truyền ăng-ten thứ nt x nt  K 1 , tín hiệu sau truyền qua K tài nguyên trực giao Layer s = Sách mã 1 =1 Layer J s = Sách mã 2 Sách mã J nt nt Layer s ( ) ,(y ) y j =  y1j  T T j ( ) ,(x ) x =  x1  nt J T T T ( ) , x NT , ( ) ,(z ) z j =  z1j  T j ( ) , y Nj T ,    T T    ( ) , z Nj T , T T NT K 1 NT K 1 T T    , (3) , NT K 1 , x1nt = x n2t = x nJt = Anten nt Hình Sơ đồ khối truyền ăng-ten Ma trận thị F ( ) diag ( h ) ( diag h Nj R ,2 x njt K 1 = [f1nt , f 2nt , , f Jnt nt yj = ] dùng để vị trí ( với h njt =  h1,j nt  , ví dụ, fi ,ntj = biểu thị chip thứ i khác Giả định ma trận thị F nt ăng-ten ) ( Giả sử tất ăng-ten phát dùng chung K tài nguyên trực giao để ghép kênh Tín hiệu nhận ăng-ten thu thứ nr người dùng j viết là:  diag ( hnj ,n )xn NT r t nt =1 j = 1, 2, , J ) ( diag h Nj R , NT )     (4)   diag ( hnj ) NT J t nt =1 j =1 t + z njr , ) , (h ) T 2, nt T j ,  x njt   n  x jt    + zj,    x nt   j  ( , h Nj R , nt ) (5) T T    N R K 1 B Thuật toán Joint-MPA (JMPA) Thuật toán Joint-MPA thực giải mã cho hệ thống MIMO-SCMA cặp N ăng-ten phát N ăng-ten thu N ăng-ten phát N ăng-ten thu Thuật toán kèm với đồ hình thừa số kết hợp (joint factor graph) sau loại bỏ nút trung gian [12] Từ đồ hình thừa số MIMO-SCMA trở nên giống với đồ hình thừa số SISO-SCMA Hình Do hồn tồn dung thuật toán MPA để giải mã, gọi chung thuật tốn JMPA phát có trọng số cột d c trọng số hàng d r y njr = 2, NT j 2,2 j phần tử khác ma trận Xnt = [x1nt , x 2nt , , x nJt ] theo f jnt  ( )  diag ( h )  diag h1,j NT diag h1,2 j Hơn nữa, phương trình viết lại dạng: x nt = nt ( ) ( )  diag h1,1 j  2,1  diag h j Hj =    diag h Nj R ,1  (1) nr = 1, 2, , N R , VN nt x thỏa mãn điều kiện ràng buộc công suất  xnt  = P; hnr ,nt  K 1 biểu thị vec-tơ kênh fading j   ăng-ten phát thứ nt ăng-ten thu thứ nr người dùng j , giá trị chúng giả định biến ngẫu nhiên Gaussian phức phân phối độc lập giống hệt (i.i.d) với phương sai đơn vị giá trị trung bình 0; z njr ( 0, I ) vec-tơ nhiễu Gaussian (AWGN) trắng FN Thuật toán JMPA chia thành ba bước: Bằng cách xếp chồng tín hiệu nhận tất NT ăngten lại với nhau, vec-tơ nhận người dùng j viết là: Bước 1: Xây dựng đồ hình thừa số chung: Đầu tiên, xây dựng ma trận thị cho MPA để có đồ hình thừa số kết hợp Ma trận thị xây dựng sau: (2) F1 F  F F F=  F1 F Trong đó: ISBN 978-604-80-7468-5 Anten Hình Đồ hình thừa số MIMO-SCMA cộng vào ăng-ten thứ nr người dùng j y j = H jx + z j   Anten 331 FN   FN  ,  F N  (6) Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thơng tin (REV-ECIT2022) ma trận thưa có K  = N  K hàng J  = N  J cột Bước 2: Xây dựng sổ mã ảo: III CÁC THUẬT TOÁN CẢI THIỆN THỜI GIAN GIẢI MÃ CHO HỆ THỐNG MIMO-SCMA A Thuật toán SD-Joint-MPA (SD-JMPA) Thứ hai, sách mã ảo xây dựng cho N  J lớp phía đầu thu Dựa phương trình, sổ mã ảo C j  NK M xây dựng cho lớp j  = J ( nt − 1) + j sau: ( ) C j  = diag h njt Cnjt   n C jt   ,   Cnt   j  Hình cầu bán kính R (7) j = 1, 2, , J Bước 3: Giải mã tín hiệu dựa thuật tốn MPA: Thứ ba, việc giải mã MPA áp dụng dựa đồ hình thừa số kết hợp sổ mã ảo để khơi phục N  J symbol truyền Trong đó, xác suất chuẩn hóa phân phối từ nút FN  thứ k  đến nút VN thứ j  rki→ j  ( s ) , xác suất từ + Điểm chịm chồng chất Tín hiệu nhận nút VN  thứ j  đến nút FN  thứ k  qij→k  ( s ) , k  = 1, 2, , N  K j  = 1, 2, , N  J Hơn nữa, sˆ j  ước Hình Biểu đồ chịm chồng chất Bộ giải mã JMPA sử dụng hệ thống MIMOSCMA có độ phức tạp cao Để giải vấn đề này, thuật tốn giải mã hình cầu SD-JMPA lấy ý tưởng từ [13] cải tiến từ kỹ thuật giải mã MPA Đối với hệ thống đường xuống MIMO-SCMA tương ứng, số lượng người dùng giao tiếp với lượng cuối nút lớp j  Do xác suất ban đầu chưa biết trước nên giả định xác suất ban đầu bằng: q1j → k  ( s ) = M với s = 0,1, , M − RN ảo dv = N  d f =  = Khi kích thước sổ mã M người dùng 4, Hình 1, SCMA symbol cho RN ảo có M dv = 46 = 4096 kiểu kết hợp quy trình giải mã JMPA, 4096 điểm chòm chồng chất biểu đồ chịm Sau có xác suất ban đầu, q trình tính tốn thực giải mã MPA truyền thống [3], cách trao đổi thông tin nút VN  nút FN  Đối với lần lặp thứ i , kết nhận là: rki→ j  ( s ) =   M k  ( s )  qij−→1 k  s j s :s  = s  j k  \ j  ( ) q ij → k   (s) =  k  \ k  rki−→1 j   ,   (s), Tín hiệu nhận nút tài nguyên ảo k  biểu thị bằng: (8) yk  = (9)  k  = j  ( F ) k , j  ( )k , j = 1, k  cho j  đại diện cho tập  j , VN kết nối với nút FN  thứ k  , chòm từ mã thứ m khác , Dkm biểu thị sau:   x  j   j k  (10) Dkm = yk  − Sau giá trị tin cậy truyền IT lần, symbol thứ j  ước tính là:   s j  = arg max   rkIT→ j  ( s )  , s k  j   j  k  x j = Zk  (13) Biểu đồ chòm chồng chất hình thành điểm chịm M dv Điểm chịm gần với tín hiệu nhận có nhiều khả giải mã xác so với điểm chịm xa tín hiệu nhận Do đó, thu SDJMPA giảm độ phức tạp cách hiệu cách giải mã phần tín hiệu, thể Hình (11) Khi thay đổi bán kính R hình cầu, điểm chịm đồ thị chòm chồng chất chia thành hai phần: j  = 1, 2, , N  J Do đó, khơi phục tất N  J symbol cho J người dùng N ăng-ten phát ISBN 978-604-80-7468-5 (12) nối với nút tài nguyên ảo k  , zk  nhiễu Gaussian với phương sai đơn vị giá trị trung bình Do tồn nhiễu khác 0, tín hiệu nhận yk  khơng thể hoàn toàn trùng khớp với từ mã chồng chất nào, có nghĩa khoảng cách Euclid Dkm tín hiệu nhận yk  điểm = 1, j  cho k  biểu thị tập hợp nút   M k  ( s ) = exp − yk  −   xk , j  + zk  s, xk , j  đại diện cho tập từ mã M dv kết  j = k  F nút FN  kết nối với nút VN  thứ  j  k  332 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) JMPA gọi Max-Log-JMPA lấy nguyên lý từ [3], tạo để giải vấn đề phức tạp phần nằm bên hình cầu có giá trị tin cậy cao phần khác nằm bên ngồi hình cầu có giá trị tin cậy thấp Số lượng từ mã chồng lên RN ảo k  biểu diễn   ( k  )  1, 2, , M dv  (trong k  = 1, 2, Ý tưởng chuyển q trình giải mã lặp từ miền tuyến tính sang miền logarit để loại bỏ tất toán tử hàm mũ JMPA sử dụng công thức logarit Jacobian đơn giản sau: , Kv ) Mỗi RN ảo k  cần tìm kiếm từ mã chồng chất  ( k  ) tương ứng điểm chòm chồng chất bên hình cầu thay tìm kiếm toàn phạm vi Dựa giả định trước đó, tín hiệu nhận phân phối Gaussian sau qua kênh MIMO log ( exp ( a1 ) + + exp ( an ) )  max ( a1 , an ) , với max ( a1 , , an ) tính cách liên tiếp sử dụng n − hàm max với hàm chứa hai giá trị, trả giá trị cực đại mảng ( a1 , , an ) Bảng I NGUYÊN LÝ PHÂN BỔ GAUSSIAN CHUẨN Khoảng tin cậy Đặt lki → j  ( s ) qij→k  ( s ) thơng tin bên ngồi miền log gửi từ FN  thứ k  đến VN  thứ j  từ VN thứ j  đến FN  thứ k  từ mã s lần lặp thứ i Do đó, q trình lặp lại trở thành: Giá trị xác suất (%) ( − , ) 68,2 ( −2 , 2 ) 95,4 ( −3 ,3 ) 99,7 Bước 1: Khởi tạo Như giải thích cho thuật tốn JMPA, giả định giá trị khởi tạo ban đầu cho xác suất từ mã miền log để khởi chạy quy trình lặp là: Bảng I cho thấy mối quan hệ giá trị xác suất khoảng tin cậy Theo đặc tính phân bố nhiễu trắng, xác suất giải mã 99,7% đặt bán kính R 3 Đặc biệt tình R →  , kỹ thuật giải mã SD-JMPA trở thành kỹ thuật JMPA q1j→k  ( s ) = log (1 M ) , s = 0,1, , M − _bước phụ a): Truyền tin nhắn từ FN  sang VN  Công thức (18), (19) (20) áp dụng miền log sử dụng công thức xấp xỉ gần tối ưu (18) Đặt công thức: SD-JMPA đề xuất chia thành ba bước: = log ( M k  ( s ) ) + Bước 1: Công thức cập nhật tin nhắn RN ảo sau:  s :s  = s  Dkn  R   M k  ( s )  qij−→ k  s j  j  k  \ j    ( )    k  j \ k  rki−→1 j  ( s ) (14) (15)  yk  −   j  k x j +   j  k \ j  ( ) qij−→ k  s j   lki → j  ( s ) = max − yk  −  x j  s:s = s   j  k    +  q ij−→ k  s j  j  k  \ j   Khi thuật toán SD-JMPA đạt số lần lặp tối đa đặt trước IT , xác suất đầu từ mã người dùng ước tính theo công thức sau:  rkI→ j ( s ) ( ) qij−→ k  s j , (19) (20) Sau đó, từ mã s cho, tin nhắn truyền truyền miền log từ FN  thứ k  đến VN  thứ j  tính sau: Dkn xác định khoảng cách Euclid tín hiệu nhận điểm chòm chồng chất thứ n k  P(s) =  j k  \ j  = − Bước 2: Công thức cập nhật tin nhắn UN ảo sau: qij →k  ( s ) = (18) Bước 2: Trao đổi tin nhắn lặp lại Trong hệ thống MIMO-SCMA đường xuống, thuật toán SD-JMPA dựa thuật toán truyền tin nhắn kết hợp chọn thơng tin từ mã có giá trị tin cậy cao để giảm độ phức tạp giải mã Trong thuật tốn này, cơng thức cập nhật tin nhắn suy từ phương trình (9), (10), (11) rki→ j ( s ) = (17) (21) ( ) _bước phụ b): Truyền thông tin từ VN  đến FN  T k  j (16) Thông tin truyền miền log từ VN  thứ j  đến FN  thứ k  cho từ mã s sau sửa đổi thành: B Thuật tốn Max-Log-JMPA Mặc dù thuật toán SD-JMPA cải thiện độ phức tạp thuật toán JMPA Tuy nhiên, thuật toán có độ phức tạp cao có số lượng lớn phép toán hàm mũ liên quan để tính tốn LLR Ngồi ra, triển khai thực tế, hàm exp(•) thuật tốn JMPA, SD-JMPA gây dải động lớn gánh nặng lưu trữ cao, làm ảnh hưởng xấu đến việc triển khai phần cứng Do đó, phiên đơn giản ISBN 978-604-80-7468-5  q ij →k  ( s ) = log  M  ( i −1)  +  lk → j  ( s )  k  j \ k  (22) Để đơn giản, bước chuẩn hóa để kiểm sốt vùng biến thiên giá trị xác suất miền log qij→k  bỏ qua miền logarit tất phép toán hàm mũ loại bỏ 333 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2022) Bước 3: Tính LLR ước lượng bit  q ij →k  ( s ) = log  M Sau thực IT lần lặp, xác suất hậu nghiệm miền log cho từ mã x j là:   log ( P ( s ) ) = log   +  lkIT→ j  ( s )  M  k  j \ k  ( ) (23) ( log ( P ( x ))) − max ( log ( P ( x ) ) )   max x j  bi =0 j (24) j x j  bi =1 Các bit truyền người dùng sau ước lượng sau:  bˆi = LLR   bˆi = LLR  Hình mơ tả việc so sánh hiệu suất BER thu JMPA thu SD-JMPA điều kiện lựa chọn bán kính R = 1 , 2 3 số lần lập T = Theo kết (25) mô phỏng, độ lợi hiệu suất khoảng 2,2 dB BER 10−3 thay đổi R từ 1 thành 2 Điều cho thấy hệ thống bù đắp đáng kể cho giảm chất lượng giải mã xảy thuật toán SD-JMPA giải mã phần từ mã thay giải mã tất từ mã chòm Khi tăng bán kính R = 2 R = 3 hiệu suất giải mã hệ thống tốt đạt gần tương đương với hiệu suất giải mã JMPA C Thuật toán Log-JMPA Sau loại bỏ tất phép toán theo hàm mũ thay chúng số phép cộng hàm cực đại max( ) , Max-Log-JMPA có độ phức tạp giảm đáng kể so với JMPA Tuy nhiên, thuật toán xem thuật toán gần tối ưu tính xấp xỉ cơng thức (17) Vấn đề miền log tính tốn xác hàm log ( exp ( a1 ) + + exp ( an ) ) Để giải vấn đề tính Hình cho thấy BER thu từ ba thuật toán JMPA, Max-Log-JMPA Log-JMPA số lần lập T = Từ kết mô thấy Log-JMPA phân biệt với JMPA phép tính gần sử dụng (30) cho phép bù cho suy giảm hiệu suất Max-LogJMPA Sự suy giảm hiệu suất ghi nhận MaxLog-JMPA JMPA khoảng dB cho BER 10−2 Sự chênh lệch xuất phát từ xấp xỉ công thức (18) Hơn nữa, Eb N0 tăng đến khoảng 19 đến 20 dB chênh lệch xác hàm log, cần phải cộng thêm điều kiện hiệu chỉnh vào công thức xấp xỉ (17) để bù cho suy giảm hiệu suất Sử dụng lại công thức logarit Jacobian, ta viết lại sau: log ( exp ( a ) + exp ( b ) )  max ( a, b ) (26)  max ( a, b ) + C(a − b), với toán tử hiệu chỉnh: ( ) C ( x ) = log + exp ( − x ) (31) IV KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Trong phần này, phương pháp Monte Carlo áp dụng để mơ cho q trình đánh giá hiệu hệ thống MIMO-SCMA đường xuống kênh Rayleigh fading với số người dùng J = , số tài nguyên K = , trạm gốc (BS) trang bị số ăng-ten phát NT = giao tiếp với người dùng người dùng trang bị ăng-ten thu N R = Bảng mã SCMA sử dụng luận văn bẳng mã 4x6 [5] Đồng thời, để đánh giá so sánh thời gian giải mã thuật toán, báo cáo sử dụng phương pháp đo thời gian theo giải mã tương ứng với thuật tốn Cơng thức tính tỉ số LLR sau: LLR b j =  ( i −1)  +  lk → j  ( s )  k  j \ k  1,8 dB cho BER 10−3 Điều thực tế xấp xỉ (18) xác Eb N0 cao (27) Xấp xỉ mở rộng thành n giá trị sau: Hình so sánh thời gian giải mã thuật toán với N_symbol = 1000 Kết cho thấy rằng, thu JMPA có độ (28) phức tạp cao nhiều so với SD-JMPA Rõ ràng thời gian giải mã máy dò SD-JMPA rút ngắn thực   giảm bán kính R hệ thống Bên cạnh đó, thuật toán max ( a1, , an ) = a j + log 1 +  exp − a j −  , (29)  i1, , n\ j  Log-JMPA, SD-JMPA Max-Log-JMPA có thời gian giải   mã thấp, giảm thời gian 207,4s, 273,7s 319s tương ứng khoảng 60,84%, 80,29% 93,58% so với thuật giống cơng thức (20) tốn JMPA Ngồi ra, thuật tốn Log-JMPA có thời gian giải a j = max ( a1 , , an ) Nhờ điều kiện hiệu chỉnh (30), mã cao thuật toán SD-JMPA khoảng 2,3 lần cao thuật toán Max-Log-JMPA khoảng 5,3 lần Nguyên nhân suy giảm hiệu suất sử dụng toán tử max( ) giảm, hay chuyển cơng thức miền log, thuật tốn giảm nói cách khác tăng độ xác, làm cho việc giải mã trình xử lý hàm exp( ) bước đầu tiên, sau lại tốt Công thức (22) (23) viết lại thành: tăng số lượng tính tốn hàm log exp( ) bước phía  sau  lki → j  ( s ) = max − yk  −  x j  s:s = s   j  k   (30)   +  q ij−→ k  s j  , j  k  \ j   log ( exp ( a1 ) + + exp ( an ) )  max ( a1 , an ) , ( ) ( ) ISBN 978-604-80-7468-5 334 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) V KẾT LUẬN Trong báo cáo đề xuất việc áp dụng thuật toán SD-JMPA, Max-Log-JMPA Log-JMPA để giảm thời gian giải mã MPA hệ thống MIMO-SCMA Dựa kết mơ phỏng, thuật tốn giảm đáng kể thời gian giải mã tín hiệu cho hệ thống MIMO-SCMA so với thuật toán JMPA truyền thống Việc tìm kiếm thuật tốn có thời gian giải mã ngắn giúp tăng khả ứng dụng hệ thống MIMO-SCMA Trong tương lai, việc nghiên cứu ứng dụng máy học để cải thiện thuật tốn JMPA xem xét để rút ngắn thời gian giải mã cho hệ thống MIMO-SCMA TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] Hình So sánh hiệu suất thu JMPA SD-JMPA với R = 1 , 2 ,3 [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] Hình So sánh hiệu suất thu JMPA, Log-JMPA Max-LogJMPA [11] [12] [13] [14] Hình So sánh thời gian giải mã thuật toán với N_symbol = 1000 ISBN 978-604-80-7468-5 335 C J Z Fa-Long Luo, Signal Processing for 5G: Algorithms and Implementations Wiley-IEEE Press, 2016 L Lu, Y Chen, W Guo, H Yang, Y Wu, and S Xing, "Prototype for 5G new air interface technology SCMA and performance evaluation," China Communications, vol 12, no Supplement, pp 38-48, 2015 W B Ameur, P Mary, M Dumay, J F Hélard, and J Schwoerer, "Performance study of MPA, Log-MPA and MAX-Log-MPA for an uplink SCMA scenario," in 2019 26th International Conference on Telecommunications (ICT), 2019, pp 411-416 L Yang, X Ma, and Y Siu, "Low Complexity MPA Detector Based on Sphere Decoding for SCMA," IEEE Communications Letters, vol 21, no 8, pp 1855-1858, 2017 J P bhai and K R Naidu, "SCMA with new codebook design," in 2019 9th International Conference on Advances in Computing and Communication (ICACC), 2019, pp 169-174 Z Ding, F Adachi and H V Poor, "Performance of MIMO-NOMA Downlink Transmissions," 2015 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), 2015, pp 1-6, doi: 10.1109/GLOCOM.2015.7417060 J Cui, Z Ding and P Fan, "Outage Probability Constrained MIMONOMA Designs Under Imperfect CSI," in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 17, no 12, pp 8239-8255, Dec 2018, doi: 10.1109/TWC.2018.2875490 T Liu, X Li and L Qiu, "Capacity for downlink massive MIMO MUSCMA system," 2015 International Conference on Wireless Communications & Signal Processing (WCSP), 2015, pp 1-5, doi: 10.1109/WCSP.2015.7341100 Z Ma, Z Ding, P Fan and S Tang, "A General Framework for MIMO Uplink and Downlink Transmissions in 5G Multiple Access," 2016 IEEE 83rd Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2016, pp 1-4, doi: 10.1109/VTCSpring.2016.7504070 P Wang, L Liu, S Zhou, G Peng, S Yin, and S Wei, "Near-Optimal MIMO-SCMA Uplink Detection With Low-Complexity Expectation Propagation," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 19, no 2, pp 1025-1037, 2020 D Kurniawan, M S Arifianto, and A Kurniawan, "Low Complexity MIMO-SCMA Detector," in 2019 IEEE 5th International Conference on Wireless and Telematics (ICWT), 2019, pp 1-5 S Tang, L Hao, and Z Ma, "Low Complexity Joint MPA Detection for Downlink MIMO-SCMA," in 2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), 2016, pp 1-4 L Yang, X Ma, and Y Siu, "Low Complexity MPA Detector Based on Sphere Decoding for SCMA," IEEE Communications Letters, vol 21, no 8, pp 1855-1858, 2017 V P Klimentyev and A B Sergienko, "A low-complexity SCMA detector for AWGN channel based on solving overdetermined systems of linear equations," 2016 XV International Symposium Problems of Redundancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY), 2016, pp 61-65, doi: 10.1109/RED.2016.7779331  ... đáng kể thời gian giải mã tín hiệu cho hệ thống MIMO-SCMA so với thuật tốn JMPA truyền thống Việc tìm kiếm thuật tốn có thời gian giải mã ngắn giúp tăng khả ứng dụng hệ thống MIMO-SCMA Trong tương... Điều cho thấy hệ thống bù đắp đáng kể cho giảm chất lượng giải mã xảy thuật toán SD-JMPA giải mã phần từ mã thay giải mã tất từ mã chòm Khi tăng bán kính R = 2 R = 3 hiệu suất giải mã hệ thống. .. tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) ma trận thưa có K  = N  K hàng J  = N  J cột Bước 2: Xây dựng sổ mã ảo: III CÁC THUẬT TOÁN CẢI THIỆN THỜI GIAN GIẢI MÃ CHO HỆ THỐNG MIMO-SCMA