Giải pháp phân bổ tài nguyên hệ thống d2d noma trong mạng di động

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết trình bày luận án cơng trình nghiên cứu hướng dẫn cán hướng dẫn Các số liệu, kết trình bày luận án hồn tồn trung thực chưa cơng bố cơng trình trước Các kết sử dụng tham khảo trích dẫn đầy đủ theo quy định Hà Nội, Ngày 25 tháng 10 năm 2021 Tác giả Lê Thanh Tuyền LỜI NĨI ĐẦU Cơng nghệ ln phát triển ngày, cách mạng công nghiệp lần thứ cho thấy điều Trong cách mạng này, giao tiếp thiết bị với thiết bị sử dụng nhiều ăng ten thu phát (Multi Input Multi Output - MIMO) đóng vai trị khơng thể thiếu việc tận dụng tài nguyên có hạn Bên cạnh đó, công nghệ đa truy nhập không trực giao (Non Orthogonal Multi Access - NOMA) giúp cải thiện vấn đề tận dụng tài nguyên Vậy nên việc áp dụng kết hợp hai công nghệ MIMO NOMA làm cải thiện hệ thống, tăng tốc độ truyền có ý nghĩa lớn việc truyền liệu hệ mạng thông tin di động - yếu tố đóng vai trị cốt lõi dẫn đến thành cơng cách mạng công nghiệp Do vậy, luận văn này, em đề xuất phương pháp ứng dụng kết hợp công nghệ MIMO NOMA nhằm tăng hiệu suất hệ thống, tốc độ truyền liệu Em xin chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Tiến Hòa định hình đề tài có góp ý q báu hướng nghiên cứu nội dung luận văn cung cấp mẫu LaTex phục vụ hoàn thành luận văn Sẽ khơng có luận văn khơng có hướng dẫn hỗ trợ tận tình thầy Cuối cùng, xin cảm ơn gia đình tình u, khích lệ, giúp đỡ khơng giới hạn quãng thời gian học suốt đời Hà Nội, Ngày 25 tháng 10 năm 2021 Lê Thanh Tuyền TÓM TẮT LUẬN ÁN Để tăng cường hiệu sử dụng phổ đa truy nhập không trực giao (NOMA) hệ thống giao tiếp nhiều ăng ten (MIMO), đề xuất thuật toán xếp ghép cặp người dùng, đồng thời ghép cặp người dùng chọn với người dùng thích hợp cho việc truyền liệu Thông qua việc chọn cách độc lập người dùng thứ thứ hai cặp, thuật toán đề xuất đảm bảo hai người dùng cặp đóng góp để đạt tốc độ liệu hệ thống tốt Các ma trận tiền mã hóa xây dựng nhằm mục đích giảm nhiễu người dùng Kết mô cho thấy thuật toán đề xuất mạng lại hiệu hệ thống tiêu chí tổng thơng lượng truyền dẫn cao hơn, xác suất rớt mạng thấp so với thuật tốn ghép đơi người dùng truyền thống Abstract To enhance the spectral efficiency of non-orthogonal multiple access (NOMA) in multiple input multiple output (MIMO) systems, we propose a user pairing and pair scheduling proposed method, which can, simultaneously, pair the selected users and schedule suitable user pairs for data transmission Through dividually selecting the first user and the second user for each user pair, the proposed algorithm can make sure that both the two users in each user pair can make the greatest contribution to the system sum rate To suppress the interpair interference, we design an interference cancellation precoding matrix, which firstly breaks through the constraint between antenna numbers of base station (BS) and users Theoretical analyses and computer simulations show that, the proposed algorithm has excellent sum rate and outage performance compared with traditional user pairing algorithms Mục lục MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH VẼ iii v DANH MỤC BẢNG vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC Chương GIỚI THIỆU LUẬN VĂN viii 1.1 Xu hướng phát triển thông tin vô tuyến 1.2 Tính cấp thiết luận văn 1.3 Tình hình nghiên cứu nước nước 1.4 Hệ thống MIMO-NOMA 11 1.5 Đóng góp luận văn 13 1.6 Bố cục luận văn 14 1.7 Kết luận chương 15 Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 16 2.1 Lý thuyết xác suất 16 2.1.1 Phân bố Gaussian phức 16 2.1.2 Luật số lớn 17 2.1.3 Tính hội tụ biến ngẫu nhiên 17 2.1.4 Lý thuyết tổng quan tối ưu 20 i 2.1.5 Lý thuyết ma trận ngẫu nhiên (Random Matrix Theory) 22 2.1.6 Giới thiệu thuật toán SVD - Singular Value Decomposition 23 2.1.7 Giới thiệu ứng dụng véc tơ không gian rỗng - Null Space 24 2.2 Giới thiệu kỹ thuật truyền dẫn MIMO sử dụng cực nhiều ăng-ten (Massive MIMO) khái niệm Beamforming 25 2.2.1 Giới thiệu kỹ thuật truyền dẫn MIMO sử dụng cực nhiều ăng-ten 25 2.2.2 Khái niệm beamforming 27 2.3 Mơ hình hệ thống NOMA 29 2.4 Kết luận chương 32 Chương MƠ HÌNH HỆ THỐNG VÀ ĐỀ CẬP VẤN ĐỀ 33 3.1 Xử lý tín hiệu hệ thống MIMO-NOMA 33 3.2 Vấn đề tối ưu dung lượng hệ thống MIMO-NOMA 39 3.3 Giải pháp lựa chọn nhóm người dùng thứ 40 3.4 Đề xuất xây dựng ma trận tiền mã hóa véc tơ kết hợp 41 3.5 Giải pháp lựa chọn người dùng hai 44 3.6 Kết luận chương 46 Chương KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN 47 4.1 Phân tích hiệu suất 47 4.2 Kết mô 49 4.3 Kết luận chương 55 ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt OFDM Orthogonal Frequency Duplexing Ghép kênh phân chia Modulation theo tần số trực giao GSM Global System for Hệ thống thông tin di động LTE Long Term Evolution Tiến hóa dài hạn Mobile communication hệ thứ WCDMA Wideband Code Division Đa truy cập phân mã Multiple Access băng rộng CSI Channel State Information Thông tin kênh SNR Signal-to-Noise Ratio Tỷ lệ tín hiệu tạp âm OMA Orthogonal Multiple Access Đa truy nhập trực giao MIMO Multiple Input Multiple Output Kết nối sử dụng nhiều ăng ten ICC Interference Cancellation ma trận kết hợp khử nhiễu Combining (ICC) BS Base Station Trạm gốc SVD Singular Value Decompisition Thuật toán phân tách giá trị số D2D Device to Device giao tiếp thiết SINR Signal to Interference Tỷ lệ cơng suất tín hiệu plus Noise Ratio công suất nhiễu công suất tạp âm bị với thiết bị iii FU Far User Người dùng xa TU Terminal User Người dùng cuối SIC Successive Interference Kỹ thuật triệt nhiễu Cancellation liên tục QoS Quality of Service Chất lượng dịch vụ CU Cellular User Người dùng di động DU Device User Người dùng thiết bị iv Danh sách hình vẽ 1.1 Mật độ thuê bao số khu vực giới theo tỷ lệ dân số (Nguồn – Ericsson Mobility Report) 1.2 Thống kê số lượng thiết bị theo khu vực (Nguồn – Ericsson Mobility Report) 1.3 Dự báo thiết bị đầu cuối đến 2025 1.4 Dự báo thiết bị đầu cuối đến 2025 – Tách riêng điện thoại thông minh3 1.5 Dung lượng sử dụng hàng tháng thuê bao 1.6 Dự báo tăng trưởng số lượng thiết bị có kết nối từ năm 2015 dự đoán đến năm 2025 (nguồn từ IHS Statista 2019) 1.7 Tăng trưởng thiết bị di động toàn cầu từ 2017, dự đoán đến 2022 (nguồn: Cisco VNI Mobile, 2019) 1.8 Tăng trưởng lượng liệu trao đổi hàng tháng thiết bị di động từ 2017, dự đoán đến 2022 (nguồn: Cisco VNI Mobile, 2019) 2.1 SVD cho ma trận A khi: m > n (hình trên) m < n (hình dưới) Σ ma trận đường chéo với phần tử giảm dần khơng âm Màu đỏ đậm thể giá trị cao Các ô màu trắng ma trận thể giá trị 24 2.2 Mơ hình đường lên hệ thống Massive MIMO với nhiều người dùng kết nối với trạm BTS 27 2.3 Mơ hình kỹ thuật beamforming 28 2.4 So sánh tốc độ bit hệ thông NOMA OMA 31 3.1 Mơ hình hệ thống 35 v 3.2 Mơ hình chia cặp 40 4.1 So sánh tốc độ bít phương pháp ghép cặp đề xuất với phương pháp ghép cặp ngẫu nhiên 50 4.2 So sánh tốc độ bít nhóm người thứ hai giá trị SNR tăng hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên, hệ thống sử dụng OMA hệ thống MIMO-NOMA truyền thống 51 4.3 So sánh tốc độ bít số lượng người dùng tăng hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên hệ thống sử dụng OMA 52 4.4 Xác suất rớt mạng nhóm người dùng thứ hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên 53 4.5 Xác suất rớt mạng nhóm người dùng thứ hai hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên hệ thống MIMO-NOMA truyền thống 54 vi 3.3 Giải pháp lựa chọn nhóm người dùng thứ Dựa cơng thức tính tốn SINR người dùng, người dùng chịu tác động nhiễu từ người dùng cặp, rõ ràng việc lựa chọn cặp cho người dùng có ảnh hưởng lớn tới hiệu suất hệ thống Dựa cách ghép cặp xây dựng tác giả [39], ta có tồn người dùng hệ thống xếp đựa điều kiện kênh truyền sau: kH1 k2F ≥ kH2 k2F ≥ ≥ kHK k2F (3.16) Khi tồn người dùng phân chia vào nhóm S1 S2 sau: S1 = {1, 2, , Km }, (3.17) S2 = {Km , Km+1 , , K2m } Mỗi người dùng nhóm thứ ghép cặp với người dùng nhóm thứ hai biểu diễn sau: H1 F H2 F H K /2 2 HK F HK 1 F 2 F HK F Hình 3.2: Mơ hình chia cặp Ở chưa thể rõ cặp lựa chọn người dùng nhóm thứ người dùng nhóm thứ hai Với phương pháp ghép cặp báo [39], sau nhóm người dùng thứ chứa tồn kênh truyền 40 tốt hệ thống, việc lựa chọn người dùng thứ hai cặp không rõ ràng Cụ thể, người dùng nhóm thứ ghép cặp với người dùng nhóm thứ hai cách ngẫu nhiên Điều chứng minh mang lại cải thiện tốc độ liệu, nhiên với cách ghép cặp không cách tối ưu để cải thiện tốc độ liệu hệ thống, phần luận văn cách lựa chọn người rõ ràng cách so sánh nhằm tối ưu giá trị SINR cho người dùng thứ cặp Bên cạnh đó, phần đưa thuật toán triệt tiêu nhiễu nhằm xây dựng véc tơ tiền mã hóa véc tơ kết hợp 3.4 Đề xuất xây dựng ma trận tiền mã hóa véc tơ kết hợp Bởi có hai người dùng nhóm, khó để đạt giá trị SINR tối ưu cho hai người lúc Vì luận văn đề xuất thuật toán nhằm lựa chọn người dùng thứ hai cặp (được trình bày phần tiếp theo) tính tốn ma trận tiền mã hóa véc tơ kết hợp giúp đạt điều kiện tốt nhằm tăng hiệu suất toàn hệ thống Algorithm Thuật toán triệt nhiễu 1: 2: 3: Step 1: Khởi tạo số lượng cặp người dùng N Xây dựng ma trận tiền mã hóa giảm nhiễu cặp cho người dùng thứ Step Thiết lập véc tơ kết hợp cho người dùng 1, để giảm độ phức tạp cho hệ thống, ta tính tốn đơn giản: w1,i = √1M [1, 1, , 1]T 4: 5: Step Xây dựng ma trận tiền mã hóa P = [p1 , , pN ] Step Xây dựng véc tơ kết hợp cho người dùng dự kỹ thuật MRC: w2,i = H2,i v2,i Véc tơ v2,i tính tốn dựa khơng gian rỗng (null space) cua ma trận Step Tính tập giá trị U công thức (3.28) Lựa chọn cho người dùng thứ hai thuộc nhóm S2 cho giá trị kw2,j H2,j pi k2 lớn (*) Step Đầu ra: P = [p1 , , pN ] , W = [w1,1 , w2,1 , , w1,N , w2,N ] 6: 7: 8: 9: Giải thích thuật tốn: Thuật tốn bắt đầu cách khởi tạo số lượng người dùng cho hệ thống, người dùng đc chia làm N cặp, để tìm véc tơ mã hóa cho cặp véc tơ kết hợp cho người dùng, véc tơ tiền mã 41 hóa xác định nhằm mục đích triệt tiêu nhiễu cho người dùng thứ cặp để đơn giản cho hệ thống, véc tơ kết hợp người thứ tính tốn sau: w1,i = √ [1, 1, , 1]T M (3.18) Tại bước 3, cơng việc cần thực tìm véc tơ tiền mã hóa nhằm mục đích tối thiểu nhiễu cặp lên cho người dùng xuống thấp có thể, mục đích ma trận tiền mã hóa nhân với tín hiệu khác tín hiệu mong muốn đầu không (lý tưởng), với yêu cầu tối thiểu nhiễu cặp tác động lên tới người dùng thứ nhất, ma trận tiền mã hóa xây dựng dựa ý tưởng kỹ thuật F0 (ZF – Zero forcing) [37] tương tự tài liệu [38], ta có: N X H |w1,i H1,i pk |2 = (3.19) k=1,k6=i Dễ dàng nhận thấy giá trị thuộc tổng N − thành phần công thức (3.19) khơng âm, tổng khơng thành phần H H p = với k 6= i Khi biểu thức (3.19) khơng, điều có nghĩa w1,i 1,i k viết lại sau: N X H w1,i H1,i pk = (3.20) k=1,k6=i HH 1×N , véc tơ tiền mã hóa thỏa mãn phương trình Ta đặt g1,i = w1,i 1,i ∈ C sau: h H , , gH H H g1,1 1,i−1 , g1,i+1 , , g1,N iH pi = (3.21) Nghiệm pi phương trình (3.21) tính tốn cách dễ dàng thơng qua thuật tốn phân tách giá trị số (the singular value decomposition algo42 rithm - SVD) tác giả báo [31] chứng minh Theo thuật toán H , , gH H H H ∈ C (N −1)×N phân tích SDV, với G1 = [g1,1 1,i−1 , g1,i+1 , , g1,N ] sau: G1 = UΣVT (3.22) VT = eigenvectors(GT1 G1 )T (3.23) Trong Khi nghiệm xác cho phương trình cột cuối ma trận V, ta đạt ma trận tiền mã hóa tổng quát P = [p1 , p2 , , pN ] cho N cặp người dùng [31] Khi tỷ số SINR người dùng thứ viết lại sau (khi loại bỏ nhiễu người dùng thứ hai tác động lên người dùng thứ cặp): SINRf1,i = H H p s |2 α1,i Pi |w1,i n,i i i H ζ |2 |w1,i n,i (3.24) Ở bước tiếp theo, véc tơ kết hợp cho người dùng lại nhóm tính tốn Khác với người dùng thứ nhất, nhiễu cặp người dùng thứ hai loại bỏ thông qua véc tơ kết hợp Dựa ý tưởng kỹ thuật kết hợp tỷ số tối đa (maximal ratio combining scheme- MRC), véc tơ kết hợp w2,i người dùng thứ hai thuộc cặp thứ i thiết kế sau: w2,i = H2,i v2,i (3.25) Trong v2,i ∈ C N ×1 Theo cơng thức (3.6), tín hiệu nhận người hai thuộc cặp thứ i tính tốn sau: H w2,i y2,i = H v2,i HH 2,i H2,i pi si + N X k=1,k6=i 43 H H v2,i HH 2,i H2, pk sk + w2,i n2,i (3.26) Tương tự tính véc tơ tiền mã hóa cho người dùng thứ Với người dùng thứ 2, ta đặt g2,i ∈ C N ×1 = HH 2,i H2,i pi Với mục tiêu tăng giá trị SINR cho người dùng thứ hai, véc tơ kết hợp w2,i phải loại bỏ nhiễu cặp cho người dùng Khi ta có: h i H v2,i g2,1 , , g2,j−1 , g2,j+1 , , g2,N = (3.27) Tính tốn tương tự, cuối véc tơ v2,i đạt thông qua không gian rỗng ma trận hiệu (the null space of the effective matrix) [31] Ứng với người dùng nhóm S2 , trình bày bước 5, ta có: U= h |w2,j H2,j p1 |2 , , |w2,j H2,j pN |2 i (3.28) s viết lại sau: Khi giá trị SIN R2,i SINRs2,i = H H p s |2 α2,i Pi |w2,i 2,i i i H ζ |2 + α P |wH H p |2 |w2,i 2,i 1,i i 2,i 2,i i (3.29) s đạt giá trị lớn Sau người dùng thứ hai chọn cho SIN R2,i 3.5 Giải pháp lựa chọn người dùng hai Xét bước (*) (dòng 8) thuật tốn, phần giải thích cách chọn người dùng thứ hai thỏa mãn cho tốc độ liệu tốt Algorithm Thuật toán lựa chọn người dùng thứ hai 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: Step 1: Lấy liệu véc tơ tiền mã hóa tất nhóm người dùng Xây dựng nhóm người dùng thứ (đã chọn trên) nhóm người dùng thứ hai Step Ứng với kênh truyền người  dùng nhóm thứ hai, ghép lần lượt vào người dùng nhóm thứ nhất, tính toán Uk = |w2,j H2,j p1 |2 , , |w2,j H2,j pN |2 cho nhóm người dùng thứ hai Step Chọn giá trị lớn Uk , tìm cặp hợp lý cho người dùng thứ hai Step Loại cặp chọn hai nhóm người dùng lặp lại bước bước ghép cặp hết người dùng Step Đầu ra: lựa chọn cặp người dùng Xuyên suốt từ đầu thuật toán đến bước chọn người dùng, thu 44 w1,i pi , từ tính tốn sử dụng SVD kết hợp với Null Space, ta thu w2,i Từ ta tính tốn SIN Rs2,i Vấn đề chọn người dùng thứ hai thỏa mãn tốc độ liệu (rate) cho người thứ hai lớn nhất, hay nói cách khác cần tìm H2,i cho biểu thức SIN Rs2,i lớn Khi đó, thơng qua tử số biểu thức (3.29), tử số mẫu số xuất kw2,j H2,j pi k2 nhiên α2,i > α1,i nên lựa chọn người dùng thứ hai cặp thỏa mãn kw2,j H2,j pi k2 đạt giá trị lớn giá trị s Như tính tốn biểu thức thỏa mãn làm tăng SIN R2,i với người dùng nhóm hai so sánh giá trị SIN Rs2,i để chọn giá trị lớn Sau kết thúc trình, đạt xếp ghép cặp cho người dùng cịn lại tính véc tơ kết hợp cho tồn người dùng Thuật tốn thực ý tưởng thuật toán vét cạn Xuất phát từ việc chia người dùng thành hai nhóm, nhóm thứ lựa chọn phần trước nhóm thứ hai chứa tồn người dùng cịn lại, ghép cặp người dùng thuộc nhóm thứ hai ứng với người dùng nhóm thứ H H p cho cặp Sau N lần ghép cặp, chúng tính tốn giá trị w2,i 2,i i ta thu ui cho cặp (có N cặp) Thuật toán tiếp tục việc so sánh giá trị ui tìm giá trị lớn để thỏa mãn SIN Rs2,i lớn nhất, tìm cặp người dùng phù hợp Thuật toán tiếp tục cách loại bỏ hai người dùng chọn vòng lặp trước tiếp tục ghép cặp tương tự với tất người dùng cịn lại Thuật tốn kết thúc cho cách ghép cặp tối ưu đảm bảo giá trị SIN Rs2,i lớn 45 3.6 Kết luận chương Trong chương này, mơ hình hệ thống giao tiếp MIMO-NOMA cell, người dùng ghép thành cặp, hai người dùng cặp sử dụng chung tần số, BS CU có thơng tin xác trạng thái kênh truyền (CSI), mơ hình hệ thống xây dựng cách rõ ràng Giá trị SINR người dùng cặp Rõ ràng vấn đề xây dựng ma trận tiền mã hóa véc tơ kết hợp ảnh hưởng lơn đến khả xử lý nhiễu hệ thống Bên cạnh đó, thuật tốn ghép cặp đề xuất tác động lớn đến hiệu suất hệ thống Tiếp theo đó, thực thuật toán triệt nhiễu thực ghép cặp người dùng Xuất phát từ việc chọn véc tơ kết hợp đơn giản, ta tìm ma trận tiền mã hóa cho cặp, từ tìm véc tơ kết hợp cho người dùng thứ hai, tạo điều kiện để so sánh tìm cặp tương ứng hồn thành việc ghép cặp Q trình nói trên, có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất hệ thống, cụ thể hơn, cải thiện tốc độ liệu tồn hệ thống Ngồi thuật tốn triệt tiêu nhiễu phương pháp ghép cặp có ý nghĩa lớn đến người dùng có kênh truyền cặp, tạo điều kiện để tất người dùng sử dụng chất lượng dịch vụ tối thiểu (trên mức ngưỡng) Các kết mô thực chương để chứng minh độ hiệu giải pháp đưa 46 Chương KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN Trong phần này, hiệu hệ thống MIMO-NOMA với kết kết hợp người dùng, trạm gốc tối ưu biễu diễn phân tích Trong mơ phỏng, ta so sánh hiệu hệ thống đề xuất với hệ thống sử dụng phương pháp kết hợp cận tối ưu khác Kịch mô bao gồm hệ thống với trạm gốc có vị trí cố định có đến 80 (4 đến 40 cặp) người dùng phân bố ngẫu nhiêu vùng phủ trạm gốc để so sánh Toàn thông số chung liệt kê bảng (4.1) 4.1 Phân tích hiệu suất Theo cơng thức (cơng thức tính SINR bổ đề), tổng tốc độ truyền tải hệ thống MIMO-NOMA biểu diễn sau: RN OM A = = N X i=1 N X E{log2  E{log2 + SINRf1,i 1+ 1+ + log2 + SINRs2,i } H H p s |2 α1,i Pi |w1,i n,i i i
! (4.1) H ζ |2 |w1,i n,i i=1 + log2  H H p s |2 α2,i Pi |w2,i 2,i i i H ζ |2 + α P |wH H p |2 |w2,i 2,i 1,i i 2,i 2,i i ! } Để so sánh, ta có tổng tốc độ truyền tải với hệ thống MIMO-OMA được biểu diễn sau: 47 N ROM A
1X H E{log2 + Pi |w1,i H1,i pi |2 } = i=1 + N 1X E{log2 i=1 1+ H H p |2 Pi |w2,i 2,i i ! (4.2) } H k2 kw2,i Với việc cấp phát hệ số cống suất α1,i α2,i hợp lý, chắn RN OM A ≥ ROM A Trong luận văn này, ta quan tâm đến chất lượng dịch vụ người dùng phải lớn mức ngưỡng để đảm bảo độ tính cho giao tiếp Do đó, ta có ràng buộc với SINR sau: s s SIN R2,i ≥ θ2,i với s s θ2,i = 2Rthr,i −1 (4.3) Từ cơng thức (SINR người sau), ta biểu diễn hệ số cấp phát công suất sau: ≥ α2,i ≥ s θ2,i H k2 + P |wH H p |2 kw2,i i 2,i 2,i i (4.4) H H p |2 ) (1 + θ2,i Pi |w2,i 2,i i Và xác suất ngắt kết nối người dùng thứ cặp i biểu diễn sau: s s Po2,i =P(SIN R2,i ≤ θ2,i ) =P α2,i ≤ s θ2,i H k2 + P |wH H p |2 kw2,i i 2,i 2,i i ! (4.5) H H p |2 ) (1 + θ2,i Pi |w2,i 2,i i Khác với người dùng thứ hai, người dùng thứ muốn giải mã tín hiệu trước tiên phải giải mã thành cơng tín hiệu người dùng thứ hai Do đó, xác suất ngắt kết nối người biểu diễn sau: f f Po1,i =P(SIN R2,i ≤ θ2,i ) =P α2,i ≤ f θ2,i H k2 + P |wH H p |2 kw2,i i 1,i 1,i i f H H p |2 ) (1 + θ2,i Pi |w1,i 1,i i 48 ! (4.6) Bảng 4.1: Thơng số mơ Bán kính trạm phát Operating Frequency 20 [m] 1.9 [GHz] Maximum transmit power of cellular user 23 [dBm] Noise power -96 [dBm] Ngưỡng tốc độ bit người 1 [b/s/Hz] Ngưỡng tốc độ bit người 0.5 [b/s/Hz] f f f Với θ2,i = 2Rthr,i −1 , Rthr,i biểu diễn tổng tốc độ truyền tải giới hạn cho người dùng thứ cặp thứ i Chúng ta bỏ qua trường hợp người dùng thứ giải mã tín hiệu sau giải mã tín hiệu người thứ hai thành cơng theo cơng thức (3.24) trường hợp biểu diễn hiệu suất thuật tốn ghép cặp cho người dùng, khơng tạo ảnh hưởng lên ứng dụng NOMA hệ thống MIMO 4.2 Kết mô Trong mô đưa so sánh tốc độ truyền tải hệ thống xác suất ngắt kết nối trường hợp SNR tăng dần, so sánh thực cách ghép cặp đề xuất cách ghép cặp ngẫu nhiêu, vài so sánh cịn đưa thơng số hệ thống MIMO-NOMA truyền thống OMA 49 400 350 Đề xuất MIMO-NOMA n,1 Đề xuất MIMO-NOMA n,1 RD MIMO-NOMA RD MIMO-NOMA 300 n,1 n,1 =0.4 =0.25 =0.4 =0.25 OMA 250 200 150 100 50 10 15 20 25 30 35 40 45 50 SNR Hình 4.1: So sánh tốc độ bít phương pháp ghép cặp đề xuất với phương pháp ghép cặp ngẫu nhiên Hình (4.1) biểu diễn tổng tốc độ truyền tải cho cặp người dùng mà hệ thống đạt giá trị SNR tăng, thấy rõ ràng giá trị SNR tăng tổng tốc độ truyền tải tăng theo, nhiên hệ thống ghép cặp ngẫu nhiên (RD MIMO-NOMA) không cho tốc độ truyền tải tốt hệ thống với phương pháp ghép cặp đề xuất (Proposed MIMO-NOMA), Đối với trường hợp αn,1 = 0.4 (giá trị thiết lập cho tất cặp), tốc độ truyền tải hệ thống tăng từ 25 b/s/Hz đến 370 b/s/Hz SNR tăng từ đến 50 ghép cặp ngẫu nhiên cho từ b/s/Hz đến 45 b/s/Hz Và αn,1 giảm tổng tốc độ truyền tải mà hệ thống đạt giảm theo nguyên tắc NOMA [3] [34] Ngoài so sánh với OMA, rõ ràng người dùng OMA sử dụng kênh tần số, với hệ thống NOMA tất cặp sử dụng chung tần số, điều giúp cho tốc độ truyền tải 50 cao không vượt qua phương pháp ghép cặp đề xuất tổng tốc độ truyền tải tăng từ 20 b/s/Hz-240 b/s/Hz 102 Đề xuất MIMO-NOMA n,1 Đề xuất MIMO-NOMA n,1 OMA RD MIMO-NOMA 101 RD MIMO-NOMA n,1 n,1 =0.4 =0.25 =0.4 =0.25 MIMO-NOMA truyền thống 10 10-1 10-2 10-3 10-4 10 15 20 25 30 35 40 45 50 SNR Hình 4.2: So sánh tốc độ bít nhóm người thứ hai giá trị SNR tăng hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên, hệ thống sử dụng OMA hệ thống MIMO-NOMA truyền thống Hình (4.2) cho thấy tốc độ truyền tải nhóm người thứ hai, giá trị SNR tăng Đối với hệ thống MIMO-NOMA thơng thường mà người dùng có ăng ten thu, thường bỏ qua chất lượng nhóm người dùng Ta thấy dù giá trị SNR tăng lên đến 50, tổng tốc độ truyền tải hệ thống với nhóm người dùng vượt qua 0.01 b/s/Hz Trái lại hoàn toàn, với hệ thống MIMO-NOMA nhiều ăn ten thu người dùng sử dụng véc tơ kết hợp ma trận tiền mã hóa hợp lý, hệ thống cho độ hiệu vượt trội Tương tự hình (4.1) phương pháp ghép cặp đề xuất cho hiệu tốt so với ghép cặp ngẫu nhiên 51 OMA tổng tốc độ truyền tải nhóm tăng từ 0.03 b/s/Hz đến 40 b/s/Hz so sánh với 0.007 b/s/Hz đến b/s/Hz với ghép cặp ngẫu nhiên trường hợp αn,1 = 0.4 350 Đề xuấ t MIMO-NOMA n,1 =0.4 Đề xuấ t MIMO-NOMA n,1=0.25 OMA RD MIMO-NOMA n,1=0.4 300 RD MIMO-NOMA n,1=0.25 250 200 150 100 50 10 15 20 25 30 35 40 Hình 4.3: So sánh tốc độ bít số lượng người dùng tăng hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên hệ thống sử dụng OMA Hình (4.3) rõ phương pháp ghép cặp đề xuất cho độ hiệu tăng số lượng người dùng hệ thống Đối với phương pháp đề xuất MIMO-NOMA tổng tốc độ truyền tải tăng từ 120 b/s/Hz lên đến 340 b/s/Hz số lượng dùng tăng từ cặp lên 40 cặp với trường hợp αn,1 = 0.4 Cũng tương tự tăng SNR, hệ thống không sử dụng phương pháp ghép cặp đề xuất cho tốc độ truyền tải đạt từ b/s/Hz đến 90 b/s/Hz số cặp tăng tương ứng hệ thống OMA dù cấp nhiều tần số vượt qua độ hiệu hệ thống ghép cặp đề xuất tăng từ 75 b/s/Hz đến 250 b/s/Hz 52 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 Đề xuất MIMO-NOMA 0.2 Đề xuất MIMO-NOMA RD MIMO-NOMA 0.1 RD MIMO-NOMA n,1 n,1 n,1 n,1 =0.4 =0.25 =0.4 =0.25 10 15 20 25 30 35 40 45 50 SNR Hình 4.4: Xác suất rớt mạng nhóm người dùng thứ hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên Đối với tính tốn xác suất ngắt kết nối cho hệ thống, việc so sánh thực phương pháp ghép cặp đề xuất phương pháp ghép cặp ngẫu nhiên OMA, số lượng kênh tần lớn khiến việc so sánh trở nên không công Với hệ thống MIMO-NOMA đề xuất kể SNR 5, có 20% người dùng nhóm thứ hoạt động RD MIMO-NOMA khơng cho người dùng hoạt động, SNR tăng lên 15 hệ thống bắt đầu cho người dùng hoạt động số lượng ít, đạt 5% Trong số lượng người dùng kết nối giảm mạnh SNR tăng với Proposed MIMONOMA, cho phép tồn người dùng nhóm hoạt động hệ thống cung cấp SN R = 40 với αn,1 = 0.4 hệ thống RD MIMO-NOMA cịn đến 30% người dùng kết nối SNR đạt 50 dB 53 Đề xuấ t MIMO-NOMA n,1 =0.4 Đề xuấ t MIMO-NOMA n,1 =0.25 0.9 RD MIMO-NOMA 0.8 RD MIMO-NOMA n,1 n,1 =0.4 =0.25 MIMO-NOMA truyề n thố ng 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 10 15 20 25 30 35 40 45 50 SNR Hình 4.5: Xác suất rớt mạng nhóm người dùng thứ hai hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên hệ thống MIMO-NOMA truyền thống Tương tự nhóm người dùng thứ nhất, độ lợi phương pháp đề xuất Proposed MIMO-NOMA tốt hẳn so với RD MIMO-NOMA Với hệ thống MIMO-NOMA có sử dụng véc tơ kết hợp ma trận tiền mã hóa, nhóm người dùng quan tâm, khác so với hệ thống MIMO-NOMA thơng thường khơng có người đảm bảo chất lượng kết nối So sánh Proposed MIMO-NOMA RD MIMO-NOMA, thấy rõ ràng phương pháp ghép cặp đề xuất cho khả kết nối tốt giá trị SNR tăng từ cần đạt giá trị SNR=30 với trường hợp αn,1 = 0.4 αn,1 = 0.25 hệ thống giảm từ 80% người dùng khơng thể kết nối 0% (tức tồn người dùng kế nối) Trong đó, với hệ thống sử dụng phương pháp ghép cặp ngẫu nhiên RD MIMO-NOMA giá trị SNR đạt 35 tồn người dùng nhóm kết nối với αn,1 = 0.4 40 dB với αn,1 = 0.25 54