Đánh giá hiệu năng mạng NOMA có thu thập năng lượng trong điều kiện kênh truyền shadowed fading κ-μ, thông tin kênh truyền không hoàn hảo và khiếm khuyết phần cứng

Tình hình nghiên cứu

Đề tài luận văn này xét đến cả bốn yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng hệ thống (EH phi tuyến shadowed fading κ-μ, iCSI, HWi) để đánh giá hiệu năng hệ thống.

Phạm vi và phương pháp nghiên cứu

- Phân tích, tối ưu các thông số hệ thống và đề xuất các khuyến nghị lựa chọn vùng thông số hoạt động phù hợp.

Bố cục luận văn

- Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết về mạng NOMA, mô hình kênh truyền shadowed fading κ-μ, mô hình thu thập năng lượng phi tuyến, thông tin kênh truyền không hoàn hảo và khiếm khuyết phần cứng. - Chương 5 thiết lập các thông số mô phỏng, trình bày các kết quả mô phỏng Monte-Carlo dùng phần mềm Matlab và so sánh với các kết quả mô phỏng với các kết quả phân tích lý thuyết để đưa ra nhận xét và đánh giá.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

• Đặc tính kênh truyền .1 Kênh truyền fading đa đường

Hơn nữa, khi m < 1, ta thu được ánh xạ một một giữa tham số m và tham số q, cho phép phân bố Nakagami-m gần đúng với phân bố Nakagami-q (Hoyt) Tương tự, khi m > 1, đánh, ta thu được một ánh xạ một một khác giữa tham số m và tham số n (hoặc, tương đương, hệ số Rician K), cho phép phân bố Nakagami-m gần đúng với phân bố Nakagami-n (Rice). Các kênh không dây gây ra các hiệu ứng fading, shadowing, suy hao đồng thời, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của truyền thông không dây. Các hiệu ứng trên được đặc trưng bởi mô hình shadowed fading  . Trong đó, xét đến sự phân bố của đường bao công suất nhận được hay SNR tức thời  tại máy thu. Với lưu ý rằng, việc mô tả đặc điểm phân bố của đường bao biên độ r được đơn giản bằng cách thay đổi r  . Ở đây,  biểu thị tỷ lệ giữa tổng công suất của thành phần chiếm ưu thế và tổng công suất của sóng tán xạ,  là số lượng cụm đa đường. xem xét trường hợp m. Khi đó,  là hỗn hợp hữu hạn của các phân bố Nakagami bình phương, mà [23] đã đưa ra biểu thức PDF như sau:. với fK là hàm PDF của phân bố Nakagami bình phương được cho trong [23] và cũng được nhắc đến trong mục 2.2.1 và Bj được tính bởi. Ở đõy,  biểu thị hệ số Rician, à biểu thị số nhúm đa đường và m thể hiện mức độ nghiêm trọng của shadowing. Thu thập góp phần k bài toán về óng RF tro uyền thông các mạng ến trúc thực. ượng thu th. hiệu suất c ền giữa ant. Các mạc yển mạch th. áy phát côn gian khối tr. Trong ong chu kỳ. Mô hình th. thức đối vớ ng. quanh và dài tuổi thọ ch EH cho. g đường xu bị hạn chế. hu thập năn. ới các trạm ạm thu thậ. đồng thời ọ của các SWIPT thư TS) và phân. Chương này đã trình bày tổng quan về lý thuyết đa truy cập trực giao, một kỹ thuật hiệu quả trong truyền thông không dây về cải thiện hiệu quả năng lượng và phổ tần, trong đó trình bày kỹ thuật mã hóa xếp chồng của tín hiệu tại bộ phát cũng như phương pháp SIC để tách tín hiệu đường xuống với nguyên lý cơ bản của SIC là đầu thu giải mã tín hiệu của các UE khác với mức công suất lớn hơn mức công suất tín hiệu mong muốn, sau đó loại bỏ can nhiễu do UE khác gây ra rồi khôi phục tín hiệu mong muốn.

MÔ HÌNH HỆ THỐNG

Vì hiện tượng shadowing và fading đã được tích hợp trong mô hình shadowed fading   nên cần tích hợp suy hao đường truyền vào mô hình này để giải quyết các tác động đồng thời của fading, shadowing và suy hao đường truyền trong các kênh truyền không dây. Ngoài những suy giảm của kênh truyền (fading, shadowing, path loss), mô hình cũng xem xét đến những vấn đề không hoàn hảo khác trong thực tế như iCSI và HWi trên sự truyền của IS. Không mất tính tổng quát, công suất nhiễu tại FR và NR có thể được chuẩn hóa thành N0.Trong đó, ysf trong (3.6) bao gồm tín hiệu mong muốn và nhiễu cộng can nhiễu được khai triển cụ thể là.

Cũng vì 0,5, NR trước tiên khôi phục tin nhắn xf của FR bằng cách xử lý xn dưới dạng nhiễu và sau đó loại bỏ nhiễu do xf gây ra trước khi khôi phục thông tin riêng xn của nó. Do đó, tín hiệu thu được tại NR ysn cũng được phân tích thành tín hiệu thu mong muốn và nhiễu cộng can nhiễu cộng vào dựa vào biểu thức (3.7) như sau. Cụ thể, chương đó cung cấp kiến trỳc rừ ràng về mụ hỡnh hệ thống EH-enabled NOMA với một trạm năng lượng (ES), một trạm thông tin (IS), một bộ thu xa (FR) và một bộ thu gần (NR).

Mô hình tín hiệu nhận được tại bộ thu xa và bộ thu gần cũng được trình bày trong phần cuối chương với việc thành lập các biểu tường minh của tín hiệu thu. Ngoài ra, qua việc tính toán kỳ vọng của tín hiệu và nhiễu, các biểu thức tính SNR và SINR cũng được đưa ra nhằm chuẩn bị cho việc tính toán xác suất dừng của hệ thống (được trình bày trong chương kế tiếp).

Thiết lập thông số mô phỏng

Đáng chú ý rằng các thông số và kịch bản trên cũng được áp dụng cho trường hợp tham khảo EH-enabled OMA để đưa ra so sánh hiệu năng với EH-enabled NOMA được đề xuất. Các số liệu tiếp theo chứng minh rằng mô phỏng phù hợp với phân tích, từ đó xác nhận tính chính xác của các biểu thức phân tích được khai triển trong phần 3.4, và phụ lục B.

Kết quả mô phỏng và đánh giá

Nó được dự đoán rằng việc tăng N sẽ hỗ trợ IS khai thác năng lượng hiệu quả hơn, do đó cải thiện thông lượng của cả “Pro” và “Ref”. Điều này là do N cao tạo ra lượng năng lượng thu được lớn ở đầu vào của bộ thu năng lượng, làm nó bị bão hòa (hoặc hiệu năng bị bão hòa). Nó được mong đợi rằng việc tăng  sẽ khiến IS thu được nhiều năng lượng hơn, từ đó cải thiện hiệu năng của FR và NR cho cả “Pro” và “Ref”.

Đúng như dự đoán do tính chất của nlEH, TP của cả FR và NR cho cả “Pro” và “Ref” đều tăng lên khi  tăng dần trong trường hợp  nhỏ. Hơn nữa, chúng bị bão hòa ở mức  lớn mà tại đó nlEH tiến đến lEH, điều này xác thực các phân tích trong mục 4.5. Điều này có thể được giải thích bởi thực tế là FR trực tiếp giải mã thông tin xf của nó, do đó việc tăng  sẽ tăng cường SINR tại FR cho giải mã xf.

Điều này có thể là do nguyên tắc giải mã dựa trên NOMA trong đó tại NR, việc tăng  sẽ cải thiện SINR để giải mã xf nhưng giảm SINR để giải mã xn sau khi thực hiện khử nhiễu. Điều này phù hợp với mối quan hệ giữa thông lượng và R0 trong 3.4.4, trong đó thông lượng là tích của R0 và phần bù của xác suất dừng hoạt động f và n tỷ lệ với R0.