Cụ thể hơn, ℎ𝑘𝑠,𝑛 = 𝑋𝑘𝑠,𝑛𝑑𝑘𝜉𝑠 là hệ số mất mát đường truyền, với 𝜉 = 3.5 và 𝑑𝑘𝑠 ∈ [0.1 ,1] là khoảng cách chuẩn hóa giữa BS và người dùng 𝑘𝑠 là đại lượng ngẫu nhiên tại một thời điểm có phân bố như chỉ ra trong Hình 3.1.
3.1.2. Tham số mô phỏng
Để thực hiện mô phỏng so sánh hiệu năng tương đối của hai giải thuật truy cập OFDMA dựa trên OMA và giải thuật truy cập OFDM-NOMA, các tham số mô phỏng được đưa ra chung cho cả hai.
Do nhiều thành phần ngẫu nhiên trong mô hình hệ thống nên mô phỏng Monte Carlo được thực hiện để có được các kết quả đáng tin cậy về mặt thống kê. Trong mỗi lần lặp lại Monte Carlo, các UE được đặt ngẫu nhiên trong cell và tính toán độ tuyến cho tất cả các liên kết. Các tham số cho kịch bản trong bảng 3.1.
Số cell 1
Bán kính cell 1000m
Số lát công suất (vùng) 3 Số người dùng trong cell 100 Số sóng con OFDM/lát 64 Băng thông biểu tượng 2 MHz
x
Số người dùng/biểu tượng OFDM 8 Số khối tài nguyên cho mỗi UE 24
Kênh Fading Rayleigh
Hệ số suy hao đường truyền 3.5 Công suất phát của BS 46dBm
Công suất ồn -140 dBm/Hz
Công suất phát tối đa của UE 23dBm
Bảng 3.1: Các tham số mô phỏng
Giải thuật phân chia tối ưu công suất cho các lát cũng như kết hợp người dùng được chỉ ra trong [18], tỉ lệ công suất cho 3 lát: 0.2, 0.3, 0.5 tương ứng với trung tâm, vành giữa và vành ngoài.
3.2. SO SÁNH THÔNG LƯỢNG OFDMA & NOMA
Để so sánh thông lượng OFDMA & NOMA, xét hệ thống truyền thông di động tế bào gồm BS và các UE được tạo ra tại kịch bản mô phỏng trên đây. 2 UE được chọn trong tập các 𝑈𝐸𝑖𝑠 tại hai lát (s) riêng biệt dựa theo giải thuật [18]. Nếu 𝑈𝐸𝑖1 ở gần BS do đó có độ lợi kênh ℎ1 lớn hơn 𝑈𝐸𝑘2 ở xa BS có độ lợi kênh ℎ2 sao cho ℎ1 ≥ ℎ2 ,
Người dùng thứ 𝑘 tại lát 2 xử lý tín hiệu đối với người dùng thứ 𝑖 tại lát 1 và coi các sóng mang con đó là ồn do đó tốc độ của người dùng thứ 𝑘 trong lát cắt thứ hai (𝑅𝑘2) được biểu diễn dưới dạng:
𝑅̂𝑘2𝑁𝑂𝑀𝐴 = 𝑙𝑜𝑔2(1 + 𝑝2|ℎ2|2 𝑝1|ℎ2|2+ 𝜎𝑛2) = 𝑙𝑜𝑔2(1 +(𝑝1+ 𝑝2)|ℎ2|2 𝑝1|ℎ2|2+ 𝜎𝑛2 ) − 𝑙𝑜𝑔2(1 +𝑝1|ℎ2|2 𝜎𝑛2 ) (3.1)
Bây giờ, người dùng thứ 𝑖 tại lát thứ nhất thực hiện hủy bỏ nhiễu liên tiếp (SIC), đầu tiên nó giải mã tín hiệu cho người dùng 𝑘, trừ đi tín hiệu được xác định từ tín hiệu chồng chất và tách ra dữ liệu của nó. Do đó, tốc độ của người dùng thứ 𝑖 trong lát cắt thứ nhất (𝑅𝑖1) được biểu diễn dưới dạng
𝑅̂𝑖1𝑁𝑂𝑀𝐴 = 𝑙𝑜𝑔2(1 +𝑝1|ℎ1|2
Tổng quát, thứ tự giải mã với ℎ𝐾 ≤ ⋯ ≤ ℎ2 ≤ ℎ1 của người dùng, với chỉ mục 𝑖, có thể loại bỏ liên tiếp sự nhiễu của tất cả người dùng với các chỉ số 𝑗 > 𝑖 tại sóng mang con 𝑛. Đối với những người dùng còn lại, tức là người dùng có chỉ mục 𝑗 < 𝑖 nhiễu chưa loại bỏ được do vậy SINR của người dùng thứ 𝑘 lát cắt 𝑠 tại sóng 𝑛:
𝛾𝑖,𝑛𝑁𝑂𝑀𝐴 = 𝑝𝑖,𝑛ℎ𝑖,𝑛 𝜎2+ ℎ𝑖,𝑛∑ ∑𝐾 𝑃𝑗,𝑛 𝑗=𝑖+1 𝑠 Tốc độ của người dùng thứ 𝑘 lát cắt 𝑠: 𝑅̂𝑖𝑠𝑁𝑂𝑀𝐴 = 𝑙𝑜𝑔2(1 + 𝑝𝑖,𝑛ℎ𝑖,𝑛 𝜎2+ ℎ𝑖,𝑛∑ ∑𝐾 𝑃𝑗,𝑛 𝑗=𝑖+1 𝑠 ) (3.3)
Xét hệ thống OFDMA mà tổng tần số có sẵn được chia thành 𝑛 ∈ 𝑁 sóng con và nếu, 𝛼𝑘,𝑠 là chỉ số sóng con được phân bổ cho người dùng 𝑛 tại lát 𝑠 thì :
𝛼𝑘,𝑠 = {1 𝑛ế𝑢 𝑠ó𝑛𝑔 𝑐𝑜𝑛 𝑛 𝑐ấ𝑝 𝑐ℎ𝑜 𝑛𝑔ườ𝑖 𝑑ù𝑛𝑔 𝑘
0 𝑘ℎá𝑐
Do việc gán sóng mang con OFDMA chọn lọc, người ta có điều kiện ràng buộc
∑ ∑ 𝛼𝑘,𝑛
∀𝑘
≤ 1, ∀𝑛 ∀𝑠
Vậy SINR thu dược tại người dùng k trên sóng mang con 𝑛 trong lát 𝑠 [16] là 𝛾𝑘,𝑛𝑂𝐹𝐷𝑀𝐴 =𝑃𝑘,𝑛ℎ𝑘,𝑛
𝜎2
(3.4)
Do đó tốc độ của người dùng thứ 𝑘 trên sóng mang con thứ 𝑛 là
𝑅𝑘,𝑛𝑂𝐹𝐷𝑀𝐴 = 𝛼𝑘,𝑛𝑙𝑜𝑔2(1 + 𝛾𝑘,𝑛𝑂𝐹𝐷𝑀𝐴) (3.5) Để có thể so sánh tốc độ cặp người dùng OFDMA và NOMA, luận văn xem xét kênh đường xuống đối xứng sao cho khoảng cách của các người dùng với BS là như nhau khi đó SNR1 = 𝑝𝑡𝑜𝑡|ℎ1|2/𝜎12 = 10 𝑑𝐵 = SNR2 = 𝑝𝑡𝑜𝑡|ℎ2|2/𝜎22 = 10 𝑑𝐵. Hình 3.1 cho thấy giới hạn vùng tốc độ của R1 và R2 có thể đạt được đối với NOMA và OFDMA. Như được minh họa trong Hình 3.2, NOMA đạt được các cặp tốc độ cao hơn OFDMA ngoại trừ tại các điểm góc (trong đó tốc độ của R1 và R2 như nhau với các khả năng của người dùng). Khi tính công bằng cao, cả hai người dùng đều đạt được tốc độ 1,6 bps/Hz với cả NOMA và OFDMA. Tuy nhiên, khi sự công bằng thấp hơn, cả tổng dung lượng và thông lượng cá nhân của NOMA đều cao hơn.
Hình 3.2 Tốc độ người dùng trong trường hợp kênh đối xứng
Trong trường hợp kênh không đối xứng tổng dung lượng tối đa đạt được khi tất cả công suất truyền tải được phân bổ cho người dùng 1 chỉ được thực hiện bằng hai cơ chế đa truy cập. Vùng thông lượng của NOMA với SIC rộng hơn so với OMA trong trường hợp kênh bất đối xứng. Ví dụ, nếu muốn 𝑅2 là 0.8 b/s 𝑅1có thể đạt được trong NOMA với SIC cao hơn nhiều so với OMA. Điều này do thông lượng người dùng 1 với 2
1 / 0,1
total
p h N cao là băng thông giới hạn hơn là công suất
giới hạn, SC người dùng 2 cho phép người dùng 1 sử dụng toàn bộ băng thông khi chỉ phân bổ một lượng nhỏ công suất truyền vì chia sẻ với người dùng 2. Do đó, người dùng 1 chỉ cho 1 lượng nhỏ các nhiễu 2
1 2
p h cho người dùng 2. Hình 3.3 cho
thấy các cặp tốc độ khi kênh không đối xứng. NOMA đạt được các cặp tỷ lệ cao hơn nhiều so với OFDMA, đặc biệt đối với người dùng xa hơn, UE2.
Hình 3.3: Tốc độ người dùng trong trường hợp kênh không đối xứng
3.3 MỐI LIÊN QUAN EE-SE TRONG NOMA&OFDMA
Ở đây, chúng tôi so sánh hiệu suất năng lượng (EE) và hiệu suất phổ (SE) của NOMA với OFDMA. Công suất tiêu thụ tổng cộng tại máy phát có thể được biểu diễn bằng tổng của thông tincông suất tín hiệu và công suất tiêu thụ bởi các mạch (chủ yếu là các bộ khuếch đại công suất). Xét đường xuống, tổng công suất tiêu thụ của BS có thể được xác định:
𝑃𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝑃𝑇 + 𝑃𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑐
trong đó 𝑃𝑇 là tổng công suất tín hiệu như đã đề cập trước đó và 𝑃𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑐 là công suất tiêu thụ bởi mạch điện.
Hiệu suất năng lượng (EE) được định nghĩa là tổng tốc độ trên tổng công suất tiêu thụ được xác định
𝐸𝐸 = 𝑅𝑇 𝑃𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝑆𝐸 𝐵 𝑃𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 ( 𝑏𝑖𝑡𝑠 𝐽𝑜𝑢𝑙𝑒) Với SE là hiệu suất phổ, đơn vị bps/Hz
Mối quan hệ giữa hiệu suất năng lượng và hiệu suất phổ (EE-SE) trong lý thuyết Shannon không xem xét mức tiêu thụ điện năng của mạch điện và do đó là phiến diện, làm SE luôn cao hơn dẫn đến EE thấp hơn. Khi công suất mạch được xem xét, EE tăng lên ở vùng SE thấp và giảm ở vùng SE cao. Đỉnh của đường cong (hoặc tương ứng dẫn xuất của mối quan hệ EE-SE) là nơi hệ thống có hiệu suất năng lượng tối đa.
Điểm này được gọi là “điểm xanh” hay điểm “đỉnh”. Đối với một cố định, mối quan hệ EE-SE là tuyến tính với một độ dốc tích cực của nơi tăng SE đồng thời dẫn đến sự gia tăngEE.
Xét các đường xuống. Băng thông hệ thống được giả định là B = 5 MHz. Độ lợi kênh cho UE1 và UE2 tương ứng được lấy là𝑔12 = −120 𝑑𝐵𝑚 và 𝑔22 = −140 𝑑𝐵𝑚. Mật độ ồn công suất N0 được giả định là −150 dBW/Hz và𝑃𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑐 =
100 𝑊. Hình 3.3 cho thấy các đường cong EE-SE thu được bởi kết quả mô phỏng.
Có thể thấy rằng NOMA đạt được EE và SE cao hơn Hệ thống OFDMA. Các điểm màu xanh lá cây xảy ra đối với NOMA và OFDMA khi ở 𝑃𝑇 = 17𝑊 và 𝑃𝑇 = 18𝑊 tương ứng. Tại những điểm này, cả hai hệ thống đều đạt được EE tối đa. NOMA rõ ràng vượt trội hơn OFDMA ở điểm xanh và hơn thế nữa cho cả EE và SE.
Hình 3.4: Hiệu suất năng lượng và hiệu suất phổ
3.4 THÔNG LƯỢNG VÀ TỔNG CÔNG SUẤT PHÁT NOMA&OFDMA
Trong hình 3.5, tổng công suất phát so với 𝑅𝑟𝑠𝑣 được mô tả cho cả hai sơ đồ NOMA và OFDMA. Từ hình 3.5, rõ ràng khi tổng công suất phát lên khi tăng 𝑅𝑟𝑠𝑣
cho cả hai trường hợp. Đó là bởi vì BS cần truyền ở công suất phát cao hơn để thỏa mãn tỷ lệ tối thiểu dành cho mỗi lát cắt.
Hình 3.5: Tổng công suất phát so với 𝑅𝑟𝑠𝑣cho người dùng ở giữa và ô trung tâm
Tuy nhiên, tổng công suất phát trong trường hợp OFDMA cao hơn so với trường hợp của NOMA, chỉ ra rằng NOMA hiệu quả hơn về năng lượng của OFDMA. Ngoài ra, khi tăng 𝑅𝑠𝑟𝑠𝑣, tổng công suất phát tăng mạnh cho OFDMA so với NOMA, ví dụ, đối với 𝑅𝑠𝑟𝑠𝑣> 1.5bps / Hz. Với 𝑅𝑠𝑟𝑠𝑣 1.5 bps / Hz, tổng công suất phát trong trường hợp OFDMA là 32dB trong khi đó NOMA là 17dB ( chỉ chiếm 53% so với OFDMA).
KẾT LUẬN
Luận văn đã nghiên cứu hiệu suất năng lượng của NOMA so với OFDMA. Đặc biệt với mục tiêu giảm thiểu công suất phát, đồng thời hỗ trợ tỷ lệ dự trữ tối thiểu cho mỗi lát để đảm bảo cách ly hiệu quả giữa những người dùng trong các lát cắt. Vì vấn đề phân bổ tài nguyên không lồi và bị phức tạp tính toán cao, nên luận văn đã tìm hiểu xấp xỉ CGP và AGMA để đề xuất thuật toán lặp lại tính toán có thể xử lý được.
Qua kết quả mô phỏng, đánh giá hiệu suất của thuật toán và so sánh nó với cơ chế OFDMA cho thấy thuật toán có kết quả vượt trội hơn OFDMA về hiệu năng công suất trên một đơn vị dữ liệu, đặc biệt khi hầu hết người dùng nằm gần cạnh tế bào hay có sự đa dạng trong điều kiện kênh thay đổi.
Luận văn cũng đã trình bày các nguyên tắc cơ bản của NOMA và chỉ ra ưu thế của nó so với OFDMA thông thường về hiệu suất trên tổng công suất, hiệu quả năng lượng vàhiệu quả phổ. Luận văn đề cập thêm về ảnh hưởng của do không hoàn hảo về hiệu năng hệ thống tại máy thu sử dụng cơ chế SIC. Với các tính năng riêng biệt, NOMA vẫn là ứng cử viên mạnh nhất cho các mạng 5G trong tương lai. Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức để thực hiện NOMA thành công. Trước hết, nó đòi hỏi các đầu cuối có sức tính toán cao để chạy các thuật toán SIC đặc biệt khi số lượng người dùng lớn với tốc độ dữ liệu cao. Thứ hai, phân bổ công suất tối ưu vẫn là một vấn đề khó khăn, đặc biệt khi các UE đang di chuyển nhanh trong mạng. Cuối cùng, bộ thu SIC nhạy cảm với các lỗi hủy có thể dễ dàng xảy ra trong các kênh fading. Nó có thể được thực hiện với một số kỹ thuật phân tập khác như phân tập không gian với nhiều đầu vào-nhiều-đầu ra (MIMO) hoặc với các cơ chế mã hóa để tăng độ tin cậy và do đó làm giảm các lỗi giải mã. Gần đây nhiều dự án triển khai MIMO cho NOMA; nghiên cứu tác động của thông tin trạng thái kênh (CSI) và bài toán tối đa hóa công suất đã được xem xét. Tuy nhiên hiện tại, khả năng ứng dụng NOMA vào thực tế vẫn còn khoảng cách so với tiềm năng của nó và cần thời gian xem xét thêm.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] D. T. Ngo, S. Khakurel, and T. Le-Ngoc, “Joint subchannel assignment and power allocation for OFDMA femtocell networks,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 13, no. 1, pp. 342–355, Jan. 2014.
[2] C.-X. Wang, F. Haider, X.Gao, X.-H. You, Y. Yang, D. Yuan, H. Aggoune, H. Haas, S. Fletcher, and E. Hepsaydir, “Cellular architecture and key technologies for 5G wireless communication networks,” IEEE Commun. Mag., vol. 52, no. 2, pp. 122–130, Feb. 2014
[3] "AT&T commits to LTE-Advanced deployment in 2013, Hesse and Mead unfazed". Engadget. 2011-11-08. Retrieved 2012-03-15.
[4] Xiang, Wei, Zheng, Kan, Shen, Xuemin Sherman “5G Mobile Communications”
[5] 5GPPP White Paper, “View on 5G Architecture” https://5g-ppp.eu/wp- content/uploads/2017/07/5G-PPP-5G-Architecture-White-Paper-2-Summer-
2017_For-Public-Consultation.pdf
[6] Hujun Yin and Siavash Alamouti (August 2007). "OFDMA: A Broadband Wireless Access Technology". IEEE Sarnoff Symposium, 2006. IEEE: 1– 4. doi:10.1109/SARNOF.2006.4534773
[7] Kenichi HIGUCHIa), Member and Anass BENJEBBOUR, Senior Member “Non-orthogonal Multiple Access (NOMA) with Successive Interference Cancellation for Future Radio Access”
[8] T. S. Rappaport, Wireless Communications: Principles and Practice, 2nd ed.Singapore: Pearson Education, Inc., 2002.
[9] by Junyi Li (Author), Xinzhou Wu (Author), Rajiv Laroia (Author) “OFDMA Mobile Broadband Communications: A Systems Approach”
[10] H. Nikopour and H. Baligh, “Sparse code multiple access,” in Proc. IEEE Int. Symposium on Personal Indoor and Mobile Radio Commun. (PIMRC), Sep. 2013, pp. 332–336.
[11] H. Nikopour, E. Yi, A. Bayesteh, K. Au, M. Hawryluck, H. Baligh, and J. Ma, “SCMA for downlink multiple access of 5G wireless networks,” in Proc. IEEE Global Telecommun. Conf. (GLOBECOM), Dec. 2014, pp. 1–5.
[12] “A Survey of 5G Network: Architecture and Emerging Technologies”
[13] S. M. Riazul Islam, Nurilla Avazov, Octavia A. Dobre, and Kyung-Sup Kwak, “Power-Domain Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) in 5G Systems: Potentials and Challenges” in IEEE Communications Surveys & Tutorials.
[14] K. Higuchi and A. Benjebbour, “Non-orthogonal multiple access (NOMA) with successive interference cancellation,” IEICE Trans. Commun., vol. E98-B, no. 3, pp. 403-414, Mar. 2015.
[15] Rajesh Dawadi “User-Association and Resource-Allocation in Multi-cell Virtualized Wireless Networks”Department of Electrical & Computer Engineering McGill University Montreal, Canada
[16] S. Parsaeefard, V. Jumba, M. Derakhshani, and T. Le-Ngoc, “Joint Resource Provisioningand Admission Control in Wireless Virtualized Networks,” in IEEE Wireless Commun. Netw. Conf. (WCNC), Mar. 2015, pp. 2020 – 2025.
[17] Ayman T. Abusabah and Huseyin Arslan ” Research Article NOMA for Multi- numerology OFDM Systems” School of Engineering and Natural Sciences, Istanbul Medipol University, 34810 Istanbul, Turkey, Department of Electrical Engineering, University of South Florida, Published 9 May 2018
[18] Md Shipon Ali” Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) for Cellular Wireless Communications” Department of Electrical and Computer Engineering University of Manitoba Winnipeg