đồ án tốt nghiệp đề tài truyền gói tin ngắn trong mạng vô tuyến noma hợp tác

Lưu đồ chương trình chính trình bày BLER trung bình của người dùng trung tâm và người dùng biên trong mạng NOMA hợp tác theo Ps/σ2 .... Lưu đồ phân tích trình bày BLER trung bình của ngư

GIỚI THIỆU

TỔNG QUAN

Trong đồ án này, nhóm chúng tôi thực hiện mô phỏng, phân tích và đánh giá tỉ lệ lỗi khối trung bình BLER của mạng NOMA hợp tác đường xuống hai người dùng với chiều dài gói tin hữu hạn Trong đó người dùng trung tâm sẽ chuyển tiếp các tín hiệu dành cho người dùng biên Khác với mạng NOMA hợp tác với chiều dài gói tin vô hạn, việc giải mã hoàn toàn không được đáp ứng trong truyền gói tin ngắn và sự lan truyền lỗi sẽ xảy ra ở các mức độ khác nhau đối với tín hiệu nhận được Đối với các dẫn xuất BLER trung bình của người dùng trung tâm trong các kênh Fading Rayleigh, ở đây đã đề xuất một phương pháp mới để xử lý thuật ngữ sản phẩm Phương pháp mới hoạt động tốt cho toàn bộ dải hệ số phân bổ công ất Hơn nữa, về mặt lý thuyế cũng tính được hiệu suất BLER su t trung bình của người dùng biên khi sử dụng kết hợp có lựa chọn SC Khi kết hợp tỷ lệ tối đa MRC được sử dụng, chúng tôi nhận được giới hạn dưới chặt chẽ Đây cũng chính là vấn đề được lựa chọn cho đồ án tốt nghiệ : “p Truyền gói tin ngắn trong mạng vô tuyến NOMA hợp tác”.

MỤC TIÊU

Mô phỏng, phân tích và đánh giá trung bình lỗi khối BLER của người dùng trung tâm và người dùng biên trong mạng NOMA hợp tác.

GIỚI HẠ N

Chưa so sánh được BLER trung bình của mạng NOMA hợp tác với mạng NOMA thông thường và mạng OMA.

Chưa trình bày được kết quả mô phỏng và phân tích BLER trung bình của người dùng trung tâm và người dùng biên trong mạng NOMA hợp tác theo N và c

BỐ CỤC ĐỒ ÁN

Nội dung đồ án gồm chương:

• Chương 1: Tổng quan Chương này ìm hiểu về tình hình nghiên cứu, t mục tiêu, giới hạn và bố cục đồ án.

• Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương này tìm hiểu về mạng hợp tác đa truy cập phi trực giao NOMA, truyền thông hợp tác, truyền gói tin ngắn và mô hình kết hợp

• Chương 3: Nội dung thực hiện Chương này đưa ra mô hình hệ thống và các công thức phân tích trung bình lỗi khối ủa hệ thống c

• Chương 4: Mô phỏng phân tích và đánh giá Chương này đưa ra được kịch bản môphỏng, lưu đồ, kết quả mô phỏng và nhận xét kết quả thu được

• Chương Kết luận5: và hướng phát triển Chương này đưa ra kết luận và hướng phát triển của đề tài

17 trong đó λ = E (| hi| 2 ) và hệ số phân bổ công suất thỏa mãn điều kiện α2 – α1x

Với Fγ22(x) trong công thức (2.3.13), BLER trung bình ở u2có thểlà được đánh giá một cách khép kín và được đưa ra trong đề xuất 1 Đề xuất 1: Cho số bit dữ liệu truyền N và 2 chiều dài gói tin m, BLER 2 trung bình i u tạ 2 là

= − là hàm tích phân mũ.

Tương tự, dựa trên CDF trong (2.3.14) - (2.3.15), BLER trung bình của u có 1 thể nhận được và cho trong đề xuất 2 Đề xuất 2: Cho số bit dữ liệu truyền N và 1 chiều dài gói tin m, BLER 1 trung bình tại u1 có thể là xấp xỉ chặt chẽ như trong (2.3.17)

18 Hai biểu thức trên (2.3.16) và (2.3.17) có thể được sử dụng để đánh giá BLER trung bình của người dùng trong hệ thống NOMA [5]

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

NỘI DUNG THỰC HIỆN

MÔ HÌNH HỆ THỐNG CỦA MẠNG NOMA HỢP TÁC ĐƯỜNG XUỐNG

Xét một mạng NOMA hợp tác đường xuống hai người dùng trong môi trường fading Rayleigh như Hình 3-1 Mạng bao gồm một nguồn S, một người dùng trung tâm Uc và một người dùng biên Ue Người dùng trung tâm Uc gần nguồn S hơn so với người dùng biên Ue Nguồn S nhằm mục đích truyền tải thông tin của các bit N đến Uc c và Neđến U Việc truyền tải chia thành he ai giai đoạn [6]

- Giai đoạn 1: Nguồn S phát tín hiệu tới U và U bc e ằng cách sử dụng sơ đồ NOMA

- Giai đoạn 2: U h p tác chuy n ti p các tín hi u dc ợ ể ế ệ ự định t i Uớ e

Hình 3 - 1 Mô hình h ệthống 2 người dùng c a m ng hủ ạ ợp tác đa truy ậ c p phi tr c giao ự

Cụ thể trong giai đoạn đầu tiên, nguồn S gửi tín hiệu lớn xschiều dài gói tin m đến Uc và Ue với công suất phát P Tín hiệs u xs được cho bởi xs 20 c x c + e x e , trong đó α và αc e làhệ số phân bổ công suất với α + αc e = 1 và αc < αe, x và xc e là các tín hiệu dự định lần lượt tới U và U c e

Các tín hiệu nhận được tại Uc và U elà: y c =h c P x s s +n c

(3.1) Trong đó: hc ∼CN (0, λc) và he CN ∼ (0, λ lần lượte) là các thamsố kênh cho

S → U và S Uc → e ; nc ∼ CN (0, 2 ) và ne,1 ∼ CN (0, 2 ) lần lượt là nhiễu Gauss của Uc và Ue Giả sử 2 = 1 Sử dụng loại bỏ nhiễu trực tiếp (SIC), Uc giải mã x e với tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SINR)

= + (3.2) Theo [7], tỷ lệ lỗi khối tức thời (BLER) của giải mã xetại Uc là c e , ( c e ,,N m e , ) 3) (3

C = + và V ( ) = ( log 2 e ) 2 ( 1 1 − + ( ) − 2 ) Trong (3.3), xấp xỉ giữ lại mức tốt trong truyền gói tin ngắn khi hiều dài gói tinc m > 100 [7].

Nếu x được giải mã thành công ở Ue c, sau đó Uc giải mã xcvới tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR)

(3.4) BLER tức thời của giải mã xc tại Uc là: c = c e , + −(1 c e , ) c c , (3.5)

Trong đó c c , = ( c c , ,N c ,m ) Đối với U , SINR nhận được để giải mã xe e trong giai đoạn đầu là:

Trong giai đoạn thứ hai, Uchợp tác chuyển tiếp xe sang Ue với công suất phát Pc Tín hiệu nhận được ở Ue là: y e ,2=g P x c s +n e ,2 (3.7) Trong đú g ∼ CN (0, à) là tham số kờnh của Uc → Ue; n e ,2 ) là nhiễu Gaussian tại U Theo đó, SINR nhận được để giải mã x trong giai đoạn e e thứ hai là: e ,2=P g c 2 (3.8) Nhận xét 1: Trong phần này, giả định các thamsố kênh hc, h , và g là các e biến ngẫu nhiên độc lập lẫn nhau Sử dụng cả hai tỷ số kết hợp tối đa (MRC) và kết hợp chọn lọc (SC) để kết hợp tí hiệu nhận được tại U trong giai đoạn thứ n e nhất và giai đoạn thứ hai Đối với SC, SINR để giải mã xe như sau: e =max e ,1, e ,2 (3.9) Đối với MRC, ta có: e = e ,1 + e ,2 (3.10)

Do đó, BLER tức thời của xe giải mã tại Ue cho SC và MRC lần lượt là:

PHÂN TÍCH TỈ LỆ LỖI KHỐI TRUNG BÌNH

Trong chương này chúng ta sẽ lấy phân tích trung bình lỗi khối, BLER để giải mã xctại U và giảic mã xetại Ue Phân tích trung bình lỗi khối để giải mã xc tại Ucthu được bằng:

Số hạng đầu tiên ở bên vế phải của (3.13) được biểu thị bằng:

Trong biểu thức (3.14), tích hợp bao gồm ( c c , ,N c ,m ) , dạng gần chính xác của E c c , khó có thể đạt được Chúng ta sử dụng một hàm đệm xấp xỉ của hàm ( ,N m, ) Z N m , ( ) được đưa ra như sau [9], [10]:

Từ phân tích trên, trung bình lỗi khối để giải mã xctại Ucthu được bằng:

= − − (3.16) trong đó theo đạo hàm, , ( ) 1 c s c c c t

= − − được sử dụng Tương tự, chúng ta có [10]:

= − là hàm tích phân mũ v = e − c N m v e , + , u = e − c N m u e , + (3.18)

Lưu ý rằng trong [10], số hạng thứ ba ở vế phải của (3.13), tức là

E đã bị bỏ qua Ta có mệnh đề sau để tính toán đối với

Mệnh đề 1: E c e , c c , có thể được tính gần đúng bởi minE c e , ,E c c ,

Trong biểu thức của Z N c , m ( ) c c , từ (3.15), chúng ta thu được Z N m c , ( ) c c , =1 khi c c , v N c , m tức là: c 2 N e , m s c h v

Hơn nữa, trong biểu thức của , ( , )

Thay αc + αe = 1 vào (3.23), điều kiện (3.23) tương đương với

Tương tự, chúng ta có

= + + Khi N = Nc e = m = 100 là giá trị tiêu biểu cho truyền gói tin ngắn, chúng ta có ζ2 = 0,4122 và ζ1 = 0,2651. Khoảng cách chỉ là 0,1471 Khi Nc = N = 100 và m = 150 [9], ta có e ζ2 0,4745 và ζ1 = 0,3067 Khoảng cách là 0,1678

Do đó, ta có mệnh đề 1 Sử dụng mệnh đề 1, thay (3.26) vào (3.13), phân tích trung bình lỗi khối để giải mã xctại Uc l à:

E c max E c c , ,E c e , (3.27) Nhận xét 3: Từ (3.27), trung bình lỗi khối của người dùng trung tâm E c bị giới hạn dưới bởi những trung bình BLERđể giải mã tín hiệu dành cho người dùng trung tâm và người dùng biên, tức là x và xc e trong quá trình SIC Do đó, việc phân bổ quá mức nguồn cho các tín hiệu dành cho người dùng trung tâm có thể dẫn đến suy giảm hiệu suất ở người dùng trung tâm Đối với sơ đồ SC, phân tích trung bình lỗi khối để giải mã xe tại U thu e được bở i

E E N m + −(1 E c e , )E ( e ,N m e , ) (3.28) Để suy ra E ( e ,N m e , ) ta có mệnh đề sau.

Mệnh đề 2: Khi m đủ lớn, E ( e , , N m e ) có thể được tính gần đúng ằng b

Sử dụn Mệnh đề 2, chúng g ta có

0 e e i i N m e i i i x = Z f t dt với i 1, 2 Sau tích hợp, ta có được

Từ suy ra của E ( e , ,N m e ) , trong (4.16) ta có

E ( e ,1,N m e , ) x 1 (3.33) Thay thế (3.29) và (3.33) thành (3.28), ta nhận được phân tích trung bình lỗi khối để giải mã xetại Ue cho sơ đồ SC Đối với sơ đồ MRC, phân tích trung bình lỗi khối để giải mã x tại Ue e thu được bằng

KẾT QUẢ M Ô PH ỎNG, PH ÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1 CÁC THÔNG SỐ MÔ PHỎNG VÀ MỘT SỐ LƯU ĐỒ CHÍNH

Trong phần này trình bày BLER trung bình theo Ps/σ 2 , Pc/σ 2 , m, αc

Trong mô phỏng, giả sử λc = μ = λe = 1, P = 10P S C

Hình 4.4, trình bày BLER trung bình của người dùng trung tâm và người dùng biên trong mạng NOMA hợp tác theo Ps/σ 2 ; trong đó Ps/σ 2 = 0:5:25 (dB), số mẫu thử là 10 5 , m = 150, N = 300 bit, Nc e = 100 bit, αc = 0.1 và αe = 0.9 Hình 4.5, trình bày BLER trung bình của người dùng biên trong mạng NOMA hợp tác theo Pc/σ 2 , minh họa sự cải thiện hiệu suất LER của người B dùng biên trong hai trường hợp Ps/σ 2 dB và Ps/σ 2 = 20dB; trong đó /σPc 2 0:4:20 (dB), số mẫu thử là 10 5 , m = 150, N = 300 bit, N c e= 100 bit, α = 0.1 và αc e

Hình 4.6, trình bày BLER trung bình của người dùng trung tâm và người dùng biên trong mạng NOMA hợp tác theo m; trong đó Ps/σ = 15 (dB), số 2 mẫu thử là 10 5 , m = 110:10:150, N = 300 bit, Nc e= 100 bit, αc = 0.1 và αe = 0.9 Hình 4.7, trình bày BLER trung bình của người dùng trung tâm và người dùng biên (sử dụng kỹ thuật SC) trong mạng NOMA hợp tác theo αc; trong đó Ps/σ 2 = 15 (dB), số mẫu thử là 10 , m = 100, N = 100 bit, N 5 c e= 100 bit, αc0.02:0.02:1 và αe = 1 - αc

Dưới đây là một lưu đồ chính để thực h ện các mô phỏng và phân tíci h.

Nhập dãy Q dB gồm M phần tử số _ , mẫu thử, fig, lamda_c, lamda_e, nuy, m, Nc, Ne, alpha_e, alpha_c

Hình 4 - 1 Lưu đồ chương trình chính trình bày BLER trung bình của người dùng trung tâm và người dùng biên trong mạng NOMA hợp tác theo P s /σ 2

Chuyển đổi Q_dB(Ps/No) thành SNR, nhập Ps, Pc

Tính beta_Ncm, ro_Ncm, v_Ncm, u_Ncm, a, b, Tính AV_cc

Tính beta_Nem, ro_Nem, v_Nem, u_Nem, nuy_v, nuy_u, deta_v, deta_u, omega, c, d

Tính AV_ce, aa Tính AV_UC_AN

Tính deta_mu_v, deta_mu_u, omega_mu, e, f, X1, g, k, X2 Tính AV_e, AV_e1 Tính AV_UE_SC_AN Tính e1, f1, X3, g1, k1, X4 Tính AV_e_n Tính AV_UE_MRC_AN Fig==1

Vẽ đồ thị Kết thúc s Đ

Hình 4 - 2 Lưu đồ phân tích trình bày BLER trung bình của người dùng trung tâm và người dùng biên trong m ng NOMA h p tác theo Ps/σạ ợ 2

Nhập dãy SNR (dB) gồm M phần tử số mẫu thứ , bit_frame, BLER_c, BLER_e_SC, BLER_e_MRC kk = 1 kk ≤ M ll = 1 ll ≤ bit_frame Tạo kênh truyền Rayleigh hc, he, g Tính độ lợi kênh gc, ge, gg

Tính SNR_ce, C1, V1, a, BLER_ce, SNR_cc, C2, V2, b, BLER_cc, aa, Tính BLER_c(kk)

Tính SNR_e1, SNR_e2, SNR_SC, C3, V3, d, BLER_e1, C4, V4, e, BLER_SC, bb Tính BLER_e_SC(kk)

Tính SNR_MRC C5, V5, f, BLER_MRC, cc Tính BLER_e_MRC(kk) ll + 1 kk + 1 Đ S Đ

AV_UC_SM = BLER_c/bit_frame

AV_UE_SC_SM = BLER_e_SC/bit_frame

AV_UE_MRC_SM = BLER_e_MRC/bit_frame

Hình 4 - 3 Lưu đồ mô ph ng trình bày BLER trung bình cỏ ủa người dùng trung tâm và người dùng biên trong m ng NOMA hợp tác theo Ps/σạ 2

4.2 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ

Hình 4.4 trình bày mô phỏng và phân tích BLER trung bình của người dùng trung tâm và người dùng biên trong mạng NOMA hợp tác theo Ps/σ Từ 2 hình 4.4 cho thấy rằng BLER trung bình phân tích của người dùng trung tâm phù hợp với kết quả mô phỏng, BLER trung bình phân tích của người dùng biên sử dụng SC gần giống với kết quả mô phỏng và BLER trung bình phân tích của người dùng biên sử dụng MRC thấp hơn so với kết quả mô phỏng BLER t ung bình sẽ giảr m khi công suất phát PS tăng Kỹ thuật MRC có hiệu suất tốt nhất.

Hình 4 - 4 BLER trung bình theo Ps/σ 2 v i m = 150, Nc = 300 bit, Ne = 100 bit, ớ α c =

Hình 4.5 trình bày mô phỏng và phân tích BLER trung bình của người dùng biên trong mạng NOMA hợp tác theo Pc/σ 2 Từ hình 5 cho thấy rằng kỹ thuật 4 MRC hoạt động tốt hơn kỹ thuật SC, khoảng cách hiệu suất giữa kỹ thuật MRC và SC giảm khi Pc/σ 2 tăng lên BLER trung bình giảm khi công suất phát của người dùng trung tâm P Ctăng

Hình 4 - 5 BLER trung bình theo Pc/σ 2 với m = 150, Nc = 300 bit, Ne = 100 bit, α c =

Hình 4.6 trình bày mô phỏng và phân tích BLER trung bình của người dùng trung tâm và người dùng biên trong mạng NOMA hợp tác theo m Từ hình 4.6 cho thấy rằng BLER trung bình phân tích của người dùng trung tâm phù hợp với kết quả mô phỏng, BLER trung bình phân tích của người dùng biên sử dụng SC gần giống với kết quả mô phỏng và BLER trung bình phân tích của người dùng biên sử dụng MRC thấp hơn so với kết quả mô phỏng BLER trung bình giảm khi chiều dài gói tin m càng lớn

Hình 4 - 6 BLER trung bình theo m v i Psớ /σ 2 = 15dB, Nc = 300 bit, Ne = 100 bit, α c =

Hình 4.7 trình bày mô phỏng và phân tích BLER trung bình của người dùng trung tâm và người dùng biên (sử dụng kỹ thuật SC) trong mạng NOMA hợp tác theo α Từ hình c 4.7 cho thấy rằng BLER trung bình phân tích gần như giống nhau với kết quả mô phỏng, có khoảng cách giữa kết quả phân tích và mô phỏng trên đoạn 0.32 ≤ αc ≤ 0.46 chủ yếu là do tính gần đúng của Ψ (γ, N, m) ≈ ZN,m (γ)

Hình 4 - 7 BLER trung bình theo αc với Ps/σ 2 = 15 (dB), m = 100, Nc = Ne = 100 b it

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ

CÁC THÔNG SỐ MÔ PHỎNG VÀ MỘT SỐ LƯU ĐỒ CHÍNH