(Luận văn thạc sĩ) nghiên cứu đánh giá hiệu năng hệ thống truyền dẫn hợp tác noma có sử dụng chuyển tiếp eh với sự hỗ trợ của các phần tử irs

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - Nguyễn Thị Hồng ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN HỢP TÁC NOMA CÓ SỬ DỤNG CHUYỂN TIẾP EH VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CÁC PHẦN TỬ IRS HÀ NỘI – 2023 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - Họ tên: Nguyễn Thị Hồng ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN HỢP TÁC NOMA CÓ SỬ DỤNG CHUYỂN TIẾP EH VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CÁC PHẦN TỬ IRS CHUYÊN NGÀNH : MÃ SỐ: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG 8.52.02.08 ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ THỊ ANH PGS.TS LÊ NHẬT THĂNG HÀ NỘI – 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu đề án tốt nghiệp trung thực chưa công bố cơng trình khác TÁC GIẢ ĐỀ ÁN Nguyễn Thị Hồng ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC CÁC BẢNG v DANH MỤC CÁC HÌNH vi MỞ ĐẦU CHƯƠNG – TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN HỢP TÁC NOMA 1.1 Công nghệ NOMA 1.1.1 Khái niệm phân loại 1.1.2 Mã hóa chồng chất (SC) 1.1.3 Khử nhiễu liên tiếp SIC .7 1.1.4 Cơ chế NOMA đặc trưng 1.1.5 Một số thách thức hạn chế kỹ thuật NOMA 10 1.2 Công nghệ EH 11 1.3 Bề mặt phản xạ thông minh (Intelligence Reflecting Surface-IRS) 12 1.3.1 Một số ứng dụng điển hình IRS mạng khơng dây 13 1.3.2 Mơ hình tín hiệu cấu tạo IRS .14 1.3.3 Ưu điểm nhược điểm IRS 16 1.4 Giao thức khuếch đại chuyển tiếp AF 17 1.5 Lựa chọn nút chuyển tiếp .19 1.6 Kết luận chương 21 CHƯƠNG 2– XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN HỢP TÁC NOMA CĨ SỬ DỤNG CHUYỂN TIẾP EH VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CÁC PHẦN TỬ IRS 22 2.1 Phân tích mơ hình hệ thống đề xuất .22 2.2.Mơ hình hóa tín hiệu truyền dẫn .26 2.3 Hiệu sử dụng lượng hệ thống 30 2.4 Kết luận chương 34 CHƯƠNG – ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT 35 3.1 Giới thiệu chung 35 3.1.1 Giới thiệu thuật toán Tối ưu bầy đàn (PSO) 35 3.1.2 Chương trình mơ ngơn ngữ lập trình Python .39 iii 3.2 Tham số mô phỏng, kịch mô 41 3.2.1 Tham số mô 41 3.2.2 Các kịch mô 42 3.3 Kết mô thảo luận .42 3.3.1 Tính hội tụ thời gian tính tốn sử dụng PSO 43 3.3.2 Khảo sát hiệu số lượng nút chuyển tiếp lên EE với trường hợp có IRS khơng có IRS 44 3.3.3 Ảnh hưởng phương pháp lựa chọn nút chuyển tiếp, số lượng phần tử IRS EE trung bình 45 3.3.4 Ảnh hưởng hiệu EH công suất phát BS tới EE .46 3.3.5 Ảnh hưởng khoảng cách truyền dẫn tới EE trung bình .48 3.4 Kết luận chương 49 KẾT LUẬN 50 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 51 iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt L The number of users in system Số lượng người dùng M The number of elements IRS Số lượng phần tử IRS PS The transmit power level of BS Công suất phát BS  The energy conversion factor Hệ số chuyển đổi lượng 5G 5th Generation Mạng di động hệ thứ B5G Beyond 5G Mạng di động sau 5G AF Amplify-to- Forward Khuếch đại – Chuyển tiếp AWGN Additive White Gaussian Noise Tạp âm Gauss trắng cộng BS Base Station Trạm gốc BW Band Width Băng thông EE Energy Efficient Hiệu suất/Hiệu lượng EH Energy Harvesting Thu thập lượng IRS Intelligent Reflecting Surface Bề mặt phản xạ thông minh MIMO Multi Input Multi Output Đa đầu vào – Đa đầu NOMA Non-Orthogonal Multi Access Đa truy cập không trực giao OFDM Orthogonal Frequency Division Ghép kênh phân chia theo Multiplexing tần số trực giao OMA Orthogonal Multi Access Đa truy nhập trực giao PD-NOMA Power Domain – NOMA NOMA miền công suất PSO Particle Swarm Optimization Tối ưu bầy đàn RAN Radio Access Network Mạng truy cập vô tuyến RF Radio Frequency Tần số vô tuyến SC Superposition Coding Mã hóa chồng chất SIC Successive Interference Cancellation Khử nhiễu liên tiếp v DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1 So sánh OMA NOMA Bảng 1.2: Các chiến lược lựa chọn nút chuyển mơ hình PRS 20 Bảng 2.1 Tổng hợp ký hiệu sử dụng 25 Bảng 3.1 Giải thuật thuật toán PSO 37 Bảng 3.2: Chương trình đánh giá tham số hệ thống PD-NOMA có IRS hỗ trợ với nút chuyển tiếp EH 39 Bảng 3.3 Tổng hợp tham số sử dụng mô 41 Bảng 3.4 So sánh thời gian tính tốn PSO với thuật tốn GA ES (s) 43 vi DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1 Truyền dẫn hợp tác theo cặp [8] Hình Truyền dẫn hợp tác đa chuyển tiếp [8] Hình Một cách phân loại kỹ thuật NOMA [9] Hình 1.4 Chịm tín hiệu mã hóa SC a Người dùng 1, b Người dùng 2, c Tín hiệu SC [9] Hình 1.5 Mơ hình giải mã SC (a) giải mã tín hiệu người dùng (b)giải mã tín hiệu người dùng [9] Hình 1.6 Sơ đồ đa truy nhập đường xuống cho kịch 2-người dùng (a) NOMA (b) OMA Hình 1.7 Sơ đồ khối máy thu phân tách theo công suất người dùng đích 12 Hình 1.8 Các kịch ứng dụng điển hình IRS mạng khơng dây [12] 13 Hình 1.9 Cấu tạo IRS [12] 16 Hình 1.10 Mơ tả giao thức hợp tác cố định khuếch đại – chuyển tiếp (AF) 18 Hình 1.11 Mơ hình truyền thông hợp tác liên lạc vô tuyến 20 Hình 2.1 Hệ thống đề xuất vô tuyến PD-NOMA sử dụng nút chuyển tiếp EH có hỗ trợ bề mặt phản xạ thơng minh IRS 22 Hình 3.1 Tính hội tụ PSO GA với EE 43 Hình 3.2 Ảnh hưởng số lượng nút chuyển tiếp tới EE trung bình hệ thống 45 Hình 3.3 Ảnh hưởng phương pháp lựa chọn nút chuyển tiếp lên EE 45 Hình 3.4 Ảnh hưởng hiệu thu thập lượng lên EE trung bình 47 Hình 3.5 Ảnh hưởng số lượng phần tử IRS lên EE trung bình với cơng suất phát 47 Hình 3.6 Ảnh hưởng khoảng cách kết nối Relay-IRS BS-người dùng xa 48 Hình 3.7 Ảnh hưởng khoảng cách BS-người dùng xa tới công suất phát trung bình BS 49 MỞ ĐẦU Trong mạng di động hệ thứ năm 5G xa B5G, để đạt mức tăng dung lượng gấp 1.000 lần kết nối khơng dây phổ biến cho hàng trăm tỷ thiết bị, nhiều công nghệ mạng đề xuất nghiên cứu kỹ lưỡng thập kỷ qua, bật phải kể đến mạng siêu dày đặc (UDN), nhiều đầu vào nhiều đầu (MIMO) giao tiếp sóng milimet (mmWave) Tuy nhiên, vấn đề lượng tiêu thụ mạng chi phí phần cứng vấn đề quan trọng nhiều thách thức hệ thống thực tế [2] Mặt khác, phát triển thêm số lượng lớn thiết bị hoạt động trạm gốc hay trạm chuyển tiếp gây vấn đề nhiễu phục vụ Do vậy, nghiên cứu tập trung hai mặt hiệu lượng hiệu phổ tần với chi phí phần cứng thấp điều bắt buộc nhằm đạt tính bền vững hiệu lượng (xanh) mạng không dây 5G xa [3] Để thực yêu cầu nhiều công nghệ mạng viễn thông tiên tiến nghiên cứu, áp dụng hệ thống mạng không dây công nghệ Đa truy cập không trực giao (NOMA) [4][5], công nghệ thu thập lượng (EH) [6], [7], bề mặt phản xạ thông minh (IRS) Trong đó, bề mặt phản xạ thơng minh giải pháp tiềm để đạt mục tiêu giải pháp xanh giảm chi phí lượng nêu Sự kết hợp kỹ thuật mạng không dây tiên tiến để tận dụng lợi kỹ thuật phương thức cải tiến chất lượng hệ thống có hiệu Tuy nhiên, theo hiểu biết học viên, mạng truyền dẫn hợp tác NOMA có hỗ trợ IRS công nghệ vô tuyến EH, khuếch đại chuyển tiếp (AF) chưa xây dựng đánh giá Vì vậy, mục đích đề án “Nghiên cứu đánh giá hiệu hệ thống truyền dẫn hợp tác NOMA có sử dụng chuyển tiếp EH với hỗ trợ phần tử IRS” nghiên cứu, đề xuất khảo sát mơ hình mạng khơng dây ứng dụng IRS kết hợp công nghệ tiên tiến để nâng cao hiệu hệ thống Về mặt thực tiễn, mơ hình triển khai cho thông tin không dây nối chuyển lượng nhiều loại ứng dụng Vạn vật kết nối Internet (IoT) với mật độ người dùng cao sở hạ tầng thơng minh kể đến Thành phố thông minh, Sân bay thông minh, Trung tâm mua sắm, trung tâm triển lãm… Để thể toàn nội dung trên, đề án có cấu trúc gồm ba chương sau: Chương 1: Tổng quan hệ thống truyền dẫn hợp tác NOMA Chương 2: Xây dựng mơ hình hệ thống truyền dẫn hợp tác NOMA có sử dụng chuyển tiếp EH với hỗ trợ phần tử IRS Chương 3: Đánh giá hiệu mơ hình đề xuất Do thời gian thực đề án có hạn, trình độ kiến thức kỹ phân tích tổng hợp cịn hạn chế nên nội dung nghiên cứu khơng tránh khỏi thiếu sót định Tác giả mong thầy cô giáo bạn quan tâm đóng góp ý kiến để đề án hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn hướng dẫn từ thầy giáo PGS.TS Lê Nhật Thăng, cô giáo TS Lê Thị Anh thầy cô giáo Học viện tạo điều kiện, giúp đỡ em hoàn thành đề án 38 Để áp dụng PSO tìm giá trị EE lớn với điều kiện ràng buộc công thức (2.40) cần xác định vị trí, vận tốc, hàm thích nghi, vị trí tối ưu cục cá thể vị trí tối ưu tồn cục bầy đàn Với toán đề án, xét quần thể gồm S cá thể, cá thể có N số lần lặp để tìm kiếm thức ăn không gian L  M chiều Ở đây, cá thể thứ i {1, , S} có vị trí Xi  R n khơng gian tìm kiếm vận tốc Vi  Rn , S số cá thể có quần thể Đặt p i vị trí biết đến tốt cá thể thứ i G vị trí tốt tồn quần thể Ta đặt hàm f : Rn  R hàm mục tiêu tốn cực đại hóa cần tìm lời giải Các tham số giải pháp ứng cử viên (là vectơ giá trị thực) đối số đầu vào hàm mục tiêu; đó, tương ứng với giải pháp ứng cử viên có giá trị hàm mục tiêu Giá trị hàm mục tiêu cao có nghĩa giải pháp ứng viên có chất lượng cao Mục tiêu tìm giải pháp X mà f  X   f  Y  cho tất giải pháp Y khơng gian tìm kiếm X trở thành giải pháp tốt toàn cục Trong thuật toán này, áp dụng hàm phạt để giải ràng buộc tốn mà xác định c1 , c2 c3 ràng buộc (2.40b, 2.40c 2.40d), tương ứng,  v , v  1, 2, 3 , giá trị phạt Và   cv  thỏa mãn ràng buộc   cv   không thỏa mãn   cv   thỏa mãn Sau đó, dựa hàm mục tiêu, hàm thích nghi biểu thị dạng: M    * U f  Xi     Rxmj  RxRm    penalty  j 1,2, L  m 1  (3.1) 39 Với  x   max  x,0  penalty    v  cv  Các giá trị P1 P2 biên  i v khơng gian tìm kiếm Tham số ε trọng lượng quán tính Các tham số  p g thường gọi hệ số nhận thức xã hội Tiêu chí kết thúc số lần lặp thực giải pháp (giá trị hàm mục tiêu) chấp nhận 3.1.2 Chương trình mơ ngơn ngữ lập trình Python Để thực mô xây dựng hàm thủ tục đánh giá tham số hiệu hệ thống công cụ sử dụng ngơn ngữ lập trình Python chạy Google Colab a Bố cục chương trình Áp dụng mơ hình giải thuật PSO phần trên, xây dựng chương trình mô hệ thống để đánh giá tham số hiệu sau: Bảng 3.2: Chương trình đánh giá tham số hệ thống PD-NOMA có IRS hỗ trợ với nút chuyển tiếp EH Khởi tạo tham số  Các tham số khoảng cách  Các tham số kênh truyền  Các tham số người dùng, số lượng phần tử IRS  Các tham số công suất  Các tham số NOMA  Các tham số EH Hàm kênh truyền: Hàm kênh Rice, hàm kênh Rayleigh Hàm thuật toán PSO Chương trình cho kịch bản:  Tính hệ số kênh truyền cho chặng BS-Relay, 40  Lựa chọn nút chuyển tiếp tốt  Tính hệ số kênh truyền cho chặng Relay chọn – người dùng, Relay chọn – IRS IRS – người dùng  Kịch 1: Khảo sát tính hội tụ PSO thời gian tính tốn for giá trị kích thước quần thể for i  1, 2,  , n (số lần thay đổi kênh truyền) Tính giá trị hàm mục tiêu = PSO() In giá trị phân bổ công suất độ dịch pha cho phần tử IRS Tính giá trị hàm mục tiêu trung bình In giá trị phân bổ cơng suất độ dịch pha IRS  Kịch 2: Khảo sát hiệu số lượng nút chuyển tiếp lên EE với trường hợp có IRS khơng có IRS for i  0,1, , M for i  1, 2,  , n (số lần thay đổi kênh truyền) Tìm giá trị tối ưu EE= PSO() In giá trị phân bổ công suất độ dịch pha cho phần tử IRS Tính giá trị hàm mục tiêu trung bình In giá trị phân bổ cơng suất độ dịch pha IRS Lưu giá trị EE  Kịch 3: Xét ảnh hưởng phương pháp lựa chọn nút chuyển tiếp lên EE  Kịch 4: Xét ảnh hưởng số lượng phần tử IRS lên EE  Kịch 5: Xét ảnh hưởng khoảng cách IRS-Relay khoảng cách từ BS đến người dùng công suất phát BS b Độ phức tạp tính tốn Độ phức tạp tính tốn PSO cho tính tốn EE mơ hình đề xuất thấp đáng kể so với phương pháp tìm kiếm vét cạn (ES) Phương pháp ES tìm giá trị tối ưu hàm mục tiêu cách tìm tất tổ hợp công suất cấp phát cho 41 người dùng giá trị dịch pha phần tử IRS với bước định Do đó, độ phức tạp phương pháp tìm kiếm O(s L M ) s số phần tử tìm kiếm phạm vi ràng buộc định tùy thuộc vào bước cho), L số lượng người dùng, M số phần tử IRS Trong đó, thuật tốn PSO tìm kiếm dựa metaheuristic có độ phức tạp tính tốn O  aSn  b  S kích quần thể, thơng thường có giá trị 10, 15, 20 đạt hội tụ thuật tốn n kích thước khơng gian tìm kiếm, trường hợp hệ thống đề xuất n  L  M a, b số a điều kiện kết thúc thuật toán (trong trường hợp số lần lặp thuật toán), qua khảo sát hội tụ thuật toán PSO với hệ thống ta đề xuất a = 20, 30, 40 b số câu lệnh đơn mã chương trình 3.2 Tham số mơ phỏng, kịch mô 3.2.1 Tham số mô Để thực mô phỏng, với hệ thống NOMA xét trường hợp có người dùng, số lượng nút chuyển tiếp cụm với trường hợp Công suất phát trạm gốc BS 30 dBm Căn vào kịch áp dụng hệ thống nhà, triển khai bề mặt phản xạ thông minh không gian BS trạm chuyển tiếp để lựa chọn khoảng cách từ BS-Relay, Relay-IRS-User 50, 30, 20, 30 (m) Bảng 3.3 liệt kê tham số với giá trị tương ứng sử dụng mô Bảng 3.3 Tổng hợp tham số sử dụng mô Tham số Giá trị Số lượng người dùng L2 Số lượng nút chuyển tiếp K  3,5 Số lượng phần tử IRS M Hệ số suy hao đường truyền m  2.7 42 Khoảng cách từ BS-nút chuyển tiếp, Nút 50, 30, 20, 30 (mét) chuyển tiếp – IRS, IRS – U1, IRS – U2 Tạp âm nút chuyển tiếp người -60 dBm dùng PS 30 dBm  {0.8, 1} Tốc độ liệu người dùng Trong khoảng [0, 3] bits/s/Hz Khoảng cách BS đến người dùng xa d S =75 (m) Công suất tiêu hao phần tử IRS Pcirs ={1.25, 3.16} (mW) 3.2.2 Các kịch mô - Đánh giá hiệu thời gian tính tốn thuật toán PSO so với phương pháp khác + Tốc độ hội tụ thời gian tính tốn - Khảo sát hiệu số lượng nút chuyển tiếp lên EE với trường hợp có IRS khơng có IRS - Xét ảnh hưởng phương pháp lựa chọn nút chuyển tiếp lên EE - Xét ảnh hưởng hiệu EH nút chuyển tiếp lên EE - Xét ảnh hưởng số lượng phần tử IRS lên EE - Xét ảnh hưởng khoảng cách IRS-Relay khoảng cách từ BS đến người dùng xa lên EE - Xét ảnh hưởng khoảng cách BS-người dùng xa đến công suất phát BS 3.3 Kết mô thảo luận Với kịch mô nêu trên, thực mơ chương trình python cài đặt thu kết cụ thể sau: 43 3.3.1 Tính hội tụ thời gian tính tốn sử dụng PSO Bảng 3.4 So sánh thời gian tính tốn PSO với thuật tốn GA ES (s) PSO (Số lần lặp = 50) GA (Số lần lặp =50) Giải thuật vét cạn ES Số lượng Kích Kích Kích Kích Bước Bước Nút thước thước thước thước nhảy nhảy chuyển quần thể quần thể quần thể quần thể (0.01) (0.005) tiếp = 30 = 50 = 30 = 50 K=5 0.00378 0.005299 0.007427 0.01338 K=3 0.00139 0.001706 0.009865 0.016608 164.1045 1432.433 12634.02 482.653 Hình 3.1 trình bày hành vi hội tụ thuật toán PSO GA cho vấn đề tối đa hóa EE Ở đây, kiểm tra ba trường hợp kích thước hạt (15, 30, 50) cho thuật tốn PSO ba trường hợp kích thước dân số (15, 30, 50) cho GA Từ hình 3.1 thấy thuật tốn PSO hội tụ nhanh GA Hình 3.1 Tính hội tụ PSO GA với EE Cụ thể, PSO hội tụ sau 30 lần lặp, GA cần 160 lần lặp để hội tụ Như thể Bảng 3.4, đối mặt với thời gian tính tốn ba thuật tốn, tức tối ưu hóa PSO, GA ES, thuật tốn PSO dành thời gian xử lý so với 44 thuật tốn cịn lại Do đó, xác nhận rằng, hệ thống đề xuất chúng tôi, PSO đạt thời gian tính tốn hội tụ tốt so với GA ES Ngoài ra, kết xác nhận lý cho cách tiếp cận đề án chọn PSO để giải vấn đề tối đa hóa EE cho hệ thống NOMA chuyển tiếp EH IRS hỗ trợ 3.3.2 Khảo sát hiệu số lượng nút chuyển tiếp lên EE với trường hợp có IRS khơng có IRS Hình 3.2 minh họa ảnh hưởng số lượng nút chuyển tiếp số lượng phần tử IRS EE trung bình trường hợp hệ thống có IRS hỗ trợ hệ thống khơng triển khai IRS Các tham số sử dụng mô đặt PS  30 dBm, tốc độ liệu cho hai người dùng ( R1 , R2 ) khoảng [0, 3] bit/s/Hz, khoảng cách BS-người dùng xa BS- Các nút chuyển tiếp d s  75, d0  35 (mét) Nhìn chung, xu hướng đường cong EE trung bình tương tự Đặc biệt, EE trung bình giảm tốc độ liệu người dùng tăng lên Ngồi ra, từ Hình 3.2, EE hệ thống đề xuất trường hợp sử dụng IRS có tăng lên đáng kể so với trường hợp khơng có IRS tất số lượng phần tử IRS số lượng nút chuyển tiếp Khi tăng số lượng phần tử IRS nút chuyển tiếp, hiệu suất EE cải thiện Chẳng hạn, EE trung bình trường hợp khác số nút chuyển tiếp ( R ) cụm số phần tử IRS ( M ), R  3, M  nhận giá trị thấp nhất, đạt giá trị cao với R  6, M  Hơn nữa, thấy thuật tốn PSO cung cấp hiệu suất EE tương tự so với phương pháp GA ES mang lại lợi vượt trội thời gian tính tốn, Bảng 3.4 45 Hình 3.2 Ảnh hưởng số lượng nút chuyển tiếp tới EE trung bình hệ thống 3.3.3 Ảnh hưởng phương pháp lựa chọn nút chuyển tiếp, số lượng phần tử IRS EE trung bình Hình 3.3 cho thấy tác động phương pháp lựa chọn nút chuyển tiếp EE trung bình hai trường hợp hệ thống có hỗ trợ IRS hệ thống khơng có IRS hỗ trợ so với số lượng phần tử IRS Hình 3.3 Ảnh hưởng phương pháp lựa chọn nút chuyển tiếp lên EE 46 Ở đây, thực mô với hai giá trị công suất tiêu thụ phần tử IRS, ký hiệu Pcirs : Pcirs  dBm Pcirs  dBm, số tham số khác d0  35 (mét), d s  75 (mét), PS  30 dBm R1  R2  0.5 bit/s/Hz Đầu tiên, thấy , số lượng phần tử IRS thấp, EE trung bình cho hai trường hợp Pcirs  dBm Pcirs  dBm tương tự Khi số phần tử IRS tăng từ 20 lên 60 phần tử, EE trung bình cho trường hợp Pcirs  dBm cao đáng kể so với trường hợp Pcirs  dBm Thứ hai, hình 3.5 cho thấy ưu điểm phương pháp lựa chọn nút chuyển tiếp cho hai trường hợp có IRS khơng có IRS, chiến lược lựa chọn nút chuyển tiếp tốt mang lại hiệu suất EE tốt Kết lựa chọn nút chuyển tiếp thứ chiến lược lựa chọn nút chuyển tiếp ngẫu nhiên cho hiệu suất EE thấp Ngoài ra, chiến lược lựa chọn nút chuyển tiếp thứ vượt trội so với chiến lược lựa chọn chuyển tiếp ngẫu nhiên Mặt khác, có mặt IRS giúp tăng đáng kể hiệu suất EE so sánh với trường hợp khơng có IRS Một xu hướng đáng ý với tăng số lượng phần tử IRS, EE khơng tăng cường Cải thiện tốt đạt đỉnh số giá trị cụ thể số lượng phần tử IRS Lý mức tiêu thụ lượng tồn hệ thống tăng tuyến tính số lượng phần tử IRS tăng lên, tốc độ liệu cải thiện chậm lại số lượng phần tử IRS tăng lên Do đó, người thiết kế hệ thống nên thiết lập hợp lý số lượng phần tử IRS để đạt hiệu suất EE tốt mà khơng lãng phí chi phí cho số lượng phần tử IRS 3.3.4 Ảnh hưởng hiệu EH công suất phát BS tới EE Hình.3.4 trình bày ảnh hưởng hiệu EH, Hình.3.5 cho thấy ảnh hưởng số lượng phần tử IRS EE trung bình thay đổi công suất phát trạm BS Thiết lập cho tham số hệ số hiệu EH μ ∈ {0.8, 1}, số phần tử IRS M  6, 10 số nút chuyển tiếp Trong hình này, xem xét trường hợp lựa chọn nút chuyển tiếp: lựa chọn chuyển tiếp tốt nhất, lựa chọn chuyển tiếp tốt thứ hai lựa chọn nút 47 chuyển tiếp ngẫu nhiên Cụ thể, với chiến lược lựa chọn nút chuyển tiếp tốt mang lại hiệu tốt lựa chọn chuyển tiếp ngẫu nhiên có chất lượng Hơn nữa, Hình 3.6 cho thấy hiệu EH tăng EE hệ thống đề xuất tăng hai trường hợp có IRS khơng có IRS Quan sát từ hai Hình 3.4 3.5, giá trị cơng suất phát đạt đến giá trị đó, EE hệ thống có IRS hỗ trợ giá trị tối đa Với trường hợp khơng có IRS, EE tăng nhẹ cơng suất phát tăng Hình 3.4 Ảnh hưởng hiệu thu thập lượng lên EE trung bình Hình 3.5 Ảnh hưởng số lượng phần tử IRS lên EE trung bình với cơng suất phát Cụ thể, Hình 3.6, hệ thống hỗ trợ IRS đạt EE tốt công suất phát BS 20 30 dBm trường hợp tương ứng μ = μ 48 = 0,8 Cuối cùng, hệ thống đề xuất, có hỗ trợ IRS, có hiệu suất lượng tốt nhiều so với hệ thống khơng có IRS 3.3.5 Ảnh hưởng khoảng cách truyền dẫn tới EE trung bình Hình 3.6 ảnh hưởng khoảng cách liên kết IRS-Relay (a) BS-người dùng (b) EE Các tham số cài đặt PS  30 dBm, Pcirs  dBm số lượng phần tử IRS M  10 (a) (b) Hình 3.6 Ảnh hưởng khoảng cách kết nối Relay-IRS BS-người dùng xa Nhìn chung, hình 3.6 a 3.6 b cho thấy mơ hình hệ thống đề xuất với hỗ trợ IRS đạt EE tốt đáng kể so với hệ thống khơng có IRS Ngoài ra, phương pháp chọn nút chuyển tiếp tốt đạt hiệu cao trường hợp có IRS khơng có IRS Hình 3.6 a cho thấy vị trí nút chuyển tiếp gần xa hệ thống IRS, hiệu suất EE hệ thống đề xuất nâng cao Trong Hình 3.6 b, khoảng cách lớn BS người dùng xa, EE thấp Độ suy giảm tín hiệu cao Hình 3.7 trình bày tác động khoảng cách BS người dùng xa đến cơng suất phát trung bình BS Các tham số hệ thống giống mơ Hình 3.6 Nhìn chung, hệ thống đề xuất với diện IRS cung cấp độ lợi công suất phát trung bình (Tx) thấp so với hệ thống khơng có IRS 49 Hình 3.7 Ảnh hưởng khoảng cách BS-người dùng xa tới công suất phát trung bình BS Cụ thể, ba chiến lược lựa chọn chuyển tiếp xem xét, Tx trung bình cho hệ thống khơng có IRS cao so với hệ thống có hỗ trợ IRS thiết lập hệ thống Từ hình cho thấy hệ thống khơng có IRS, để đạt hiệu EE, phải tốn 1.4 lần mức công suất phát hệ thống có hỗ trợ IRS khoảng cách Do đó, khẳng định hệ thống IRS hỗ trợ có mức tăng EE cao trường hợp so với hệ thống khơng có IRS 3.4 Kết luận chương Nội dung chương trình bày Đánh giá hiệu mơ hình đề xuất chương Cụ thể, ngôn ngữ sử dụng cho mơ ngơn ngữ lập trình Python, giải thuật sử dụng giải toán tối ưu hàm mục tiêu EE với đa ràng buộc giải thuật PSO Hơn nữa, tham số cài đặt cho q trình mơ đánh giá EE hệ thống kịch mô trình bày chương Cuối cùng, kết mơ phân tích đánh giá kết mơ từ kịch để đưa kết luận tính hiệu hệ thống PD-NOMA triển khai IRS có hiểu biết sâu hệ thống thiết kế hay triển khai thực tế 50 KẾT LUẬN Trong nội dung đề án tốt nghiệp, học viên nghiên cứu kiến thức sở số công nghệ vô tuyến tiên tiến NOMA, truyền dẫn hợp tác, công nghệ EH Từ tảng kiến thức đó, đề án trình bày mơ hình đề xuất PDNOMA-EH có IRS hỗ trợ, phân tích mơ hình, mơ hình hóa cơng thức tốn học thực mô đánh giá hiệu hệ thống Cụ thể, đề án thực phân tích đánh giá tham số hiệu EE trung bình hệ thống đề xuất tối ưu hóa EE trung bình cách sử dụng kỹ thuật PSO thiết kế cho vấn đề tối ưu hóa đa ràng buộc Đề án kiểm tra GA phương pháp tìm kiếm vét cạn để xác minh hiệu suất PSO Các kết mô thu cho phép phân tích tác động tham số hệ thống khác EE, chẳng hạn số lượng nút chuyển tiếp cụm; vị trí IRS nút Relay; số lượng phần tử IRS Với kết nghiên cứu đạt được, với hướng dẫn giúp đỡ thầy cô hướng dẫn em công bố kết nghiên cứu hội nghị ICPEA 2023 có tiêu đề “Phân bổ tài nguyên cho mạng NOMA/IRS sử dụng kỹ thuật thu thập lượng (EH) có tính đến tiêu hao phần cứng” Trong thời gian tới, em tiếp tục nghiên cứu hệ thống NOMA-IRS áp dụng Học máy cho vô tuyến nhận thức đa người dùng, đồng thời việc kiểm tra khả bảo mật hệ thống thực 51 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Trần Ngọc Hà (2017), Các toán tối ưu tổ hợp tính tốn mềm, Luận án tiến sĩ, Đại học Quốc gia Hà Nội Tiếng Anh [2] S Zhang, Q Wu, S Xu, and G Y Li, “Fundamental green tradeoffs: Progresses, challenges, and impacts on 5G networks,” IEEE Commun Surveys Tuts., vol 19, no 1, pp 33–56, First Quarter 2017 [3] Q Wu, G Y Li, W Chen, D W K Ng, and R Schober, “An overview of sustainable green 5G networks,” IEEE Wireless Commun., vol 24, no 4, pp 72–80, Aug 2017 [4] Le, T.A., Kong, H.Y Energy harvesting relay-antenna selection in cooperative MIMO/NOMA network over Rayleigh fading Wireless Netw 26, 2075– 2087 (2020) [5] Liu, Yang, Gaofeng Pan, Hongtao Zhang, and Mei Song “On the capacity comparison between MIMO-NOMA and MIMO-OMA.” IEEE Access (2016): 21232129 [6] Pan, H., Qi, L., Zhang, Z., & Yan, J (2021) Kinetic energy harvesting technologies for applications in land transportation: A comprehensive review Applied Energy, 286, 116518 [7] Liu, H., Fu, H., Sun, L., Lee, C., & Yeatman, E M (2021) Hybrid energy harvesting technology: From materials, structural design, system integration to applications Renewable and sustainable energy reviews, 137, 110473 [8] “Cooperative Communications and Networking”- K.J Ray Liu, A.K Sadek, W Su and A Kwasinski Cambridge University Press (2009) [9] S M R Islam, N Avazov, O A Dobre and K -s Kwak, "Power-Domain NonOrthogonal Multiple Access (NOMA) in 5G Systems: Potentials and Challenges," in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 19, no 2, pp 721-742, Secondquarter 2017, doi: 10.1109/COMST.2016.2621116 52 [10] X Lu, P Wang, D Niyato, D I Kim and Z Han, “Wireless Networks With RF Energy Harvesting: A Contemporary Survey”, in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 17, no 2, pp 757-789, Second quarter 2015 [11] X Zhou, R Zhang and C K Ho, “Wireless Information and Power Transfer: Architecture Design and Rate-Energy Tradeoff”, in IEEE Transactions on Communications, vol 61, no 11, pp 4754-4767, Nov 2013 [12] Wu, Qingqing, and Rui Zhang "Towards smart and reconfigurable environment: Intelligent reflecting surface aided wireless network." IEEE communications magazine 58.1 (2019): 106-112 [13] Di Renzo, Marco, et al "Smart radio environments empowered by reconfigurable intelligent surfaces: How it works, state of research, and the road ahead." IEEE journal on selected areas in communications 38.11 (2020): 2450-2525 [14] Abeywickrama, Zhang, Wu and Yuen “Intelligent reflecting surface: Practical phase shift model and beamforming optimization” IEEE Transactions on Communications, 68(9), pp.5849-5863 (2019) [15] Fu, Min, Yong Zhou, and Yuanming Shi Intelligent reflecting surface for downlink non-orthogonal multiple access networks 2019 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps) IEEE, 2019 [16] Le, Thi Anh, and H Y Kong Secrecy analysis of a cooperative NOMA network using an EH untrusted relay International Journal of Electronics 106.6 (2019): 799815 [17] Zhang, Haijun, et al "Energy efficient dynamic resource optimization in NOMA system." IEEE Transactions on Wireless Communications 17.9 (2018): 5671-5683