1.4.1 Nhiệm vụ
Tìm hiểu cơ sở lý thuyết về mạng truy cập đám mây vô tuyến không đồng nhất (HCRAN) bao gồm cấu trúc hệ thống, hiệu suất phổ và hiệu suất năng lƣợng.
Tìm hiểu mơ hình hệ thống NOMA, kỹ thuật phân bổ công suất trong NOMA, phƣơng pháp triệt nhiễu nối tiếp (SIC).
Về mơ hình kênh truyền tìm hiểu 3 mơ hình kênh truyền là Rayleigh, Rician và Nakagami-m.
Phân tích và so sánh thông lƣợng cũng nhƣ là hiệu suất năng lƣợng giữa NOMA và OFDM. Phân tích tác động của cơng suất phân bổ tại CCS lên hiệu suất năng lƣợng.
Cuối cùng, thực hiện mô phỏng trên phần mềm Matlab và đƣa ra những đánh giá về hiệu suất năng lƣợng thông lƣợng của NOMA và OFDMA trên cả 3 kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m. Bên cạnh đó, ngƣời thực hiện cũng mơ phỏng để xem xét tác động của việc phân bổ công suất tại trạm
trung tâm đám mây nền (CCS) cũng nhƣ là loại BS lên hiệu suất năng lƣợng của NOMA.
1.4.2 Phạm vi nghiên cứu
Trong đề tài này, ngƣời thực hiện chỉ nghiên cứu đƣờng tải xuống từ CCS tới các trạm BS trong một mạng đa truy cập vô tuyến đám mây khơng đồng nhất (HCRAN). Về mơ hình kênh truyền có rất nhiều mơ hình kênh truyền nhƣ là fading phẳng, fading chọn lọc tần số, fading nhanh và fading chậm. Ngƣời thực hiện chủ yếu phân tích và mơ phỏng trên mơ hình kênh truyền fading phẳng. Về công suất tiêu thụ tại BS ngƣời thực hiện chỉ sử dụng loại macro BS để tính tốn, chúng ta có thể mở rộng phân tích với việc thay đổi nhiều loại BS khác nhau.
1.5 ĐĨNG GĨP CHÍNH CỦA LUẬN VĂN
Hầu hết các vấn đề về hiệu suất năng lƣợng, thông lƣợng và tối ứu hóa đã đƣợc các tác giả nghiên cứu trong các cơng trình trƣớc đây, tuy nhiên chƣa có cơng trình nào thực hiện nghiên cứu giao thức NOMA trong mạng 5G trên các kênh truyền khác nhau. Đóng góp chính của luận văn đó là thực hiện nghiên cứu 3 mơ hình kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m sau đó thực hiện mơ phỏng để khảo sát, đánh giá hiệu suất năng lƣợng và tổng thông lƣợng của NOMA trên 3 kênh truyền này trong mạng 5G so sánh với kỹ thuật OFDMA. Bên cạnh đó, luận văn cũng phân tích và đƣa ra những đánh giá về tác động của công suất phân bổ tại trạm trung tâm đám mấy nền tới hiệu suất năng lƣợng trên mỗi kênh truyền khác nhau.
1.6 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để thực hiện đƣợc đề tài này ngƣời thực hiện đề tài sử dụng một số phƣơng pháp sau:
Phƣơng pháp phân tích và tống hợp lý thuyết.
Tìm kiếm tham khảo các bài báo khoa học.
1.7 BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài gồm có 3 chƣơng:
Chƣơng 1: Trình bày tổng quan về đề tài bao gồm đặt vấn đề, tình hình nghiên cứu của đề tài, mục tiêu, nhiệm vụ, phạm vi nghiên cứu, nội dung thực hiện và đóng góp chính của đề tài.
Chƣơng 2: Trình bày cơ sở lý thuyết của đề tài, mạng truy cập đám mây vô tuyến không đồng nhất (HCRAN), kỹ thuật đa truy cập, kỹ thuật phân bổ công suất, phƣơng pháp triệt nhiễu nối tiếp (SIC), kỹ thuật NOMA.
Chƣơng 3: Phân tích hiệu suất năng lƣợng và thông lƣợng của NOMA cho backhaul không dây trong HCRAN
Chƣơng 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 MẠNG TRUY CẬP VÔ TUYẾN ĐÁM MÂY KHÔNG ĐỒNG NHẤT (HCRAN)
Nhu cầu đối với các ứng dụng [1] cần dữ liệu tốc độ cao nhƣ là tạo luồng video (video streaming) không dây, mạng xã hội và giao tiếp giữa máy với máy (machine-to-machine) sẽ đƣợc cung cấp trong hệ thống mạng không dây thế hệ thứ 5 (5G). Thật không may là cấu trúc mạng tế bào hiện tại sử dụng đã hơn 40 năm qua và nó khơng phải là một thiết kế để đạt đƣợc hiệu suất năng lƣợng tốt. Để có thể đáp ứng đƣợc mục tiêu thách thức đó, một cuộc cách mạng để tiếp cận đến cấu trúc mạng không dây mới cũng nhƣ là cách thức xử lý tín hiệu và cơng nghệ mạng tiên tiến sẽ xảy ra nhƣ dự đốn.Mạng khơng đồng nhất (Hetnets) đang thu hút lớn sự quan tâm cả trong nghiên cứu và trong công nghiệp. Những nút công suất thấp (LPN, pico BS, femto BS, small cell BS) đƣợc xem nhƣ là chìa khóa chính trong việc tăng dung lƣợng của mạng tế bào trong khu vực dày đặc với lƣu lƣợng dữ liệu cao. Khi lƣu lƣợng lớn dữ liệu đƣợc tập trung lại, các nút cơng suất thấp có thể kết hợp với các nút công suất cao (HPN, macro hoặc micro BS) để hình thành nên mạng khơng đồng nhất. Mạng khơng đồng nhất có nhiều tiến bộ để đáp ứng các yêu cầu với tốc độ dữ liệu cao thông qua việc triển khai dày đặc các nút công suất thấp, bao phủ khắp nơi và cung cấp tín hiệu điều khiển tổng thể tới tất cả các thiết bị ngƣời dùng thông qua các nút công suất cao. Theo thống kê, càng dày đặc các nút công suất cao sẽ vƣớng phải các vấn đề nhiễu nghiêm trọng làm hạn chế hiệu suất và vấn đề phát triển thƣơng mại của mạng không đồng nhất. Điều phối đa điểm (CoMP) là một trong những kỹ thuật hứa hẹn trong hệ thống 4G. Nhƣng khơng may là, CoMP có một số nhƣợc điểm trong hệ thống mạng thực tế là hiệu suất của nó
phụ thuộc vào backhaul của mạng và thậm chí là hiệu suất sẽ giảm khi tăng mật độ của các nút công suất thấp. Trong lúc này, cơng nghệ điện tốn đám mây đã nổi lên nhƣ một giải pháp đầy triển vọng để cung cấp hiệu suất năng lƣợng cao với tốc độ dữ liệu Gigabit. Vì vậy mạng đa truy cập vơ tuyến đám mây không đồng nhất (H- CRAN) đƣợc đƣa ra nhƣ một giải pháp tiềm năng làm tăng việc xử lý trong mạng không đồng nhất thông qua việc kết hợp với điện toán đám mây. Sự thúc đẩy của H- CRAN là để nâng cao khả năng của các nút công suất cao và làm đơn giản các nút công suất nhỏ thông qua việc kết nối tới một “đám mây xử lý tín hiệu” với sợi quang tốc độ cao. Việc xử lý đƣờng tín hiệu dải nền cũng nhƣ là kiểm sốt nguồn tài ngun vơ tuyến cho các nút công suất thấp đƣợc chuyển tới đám mây máy chủ (Cloud Sever) để tận dụng khả năng của điện toán đám mây. Trong H-CRAN đƣợc đƣa ra, chi phí hoạt động thấp, năng lƣợng tiêu thụ và cơ sở hạ tầng khơng dây cũng đƣợc giảm. Hình 2.1 mình họa cho sự phát triển từ hệ thống 1G lên H-CRAN dựa trên hệ thống 5G. Trong hệ thống mạng tế bào 1G, 2G và 3G không yêu cầu xử lý cộng tác bởi vì nhiễu liên tế bào có thể tránh đƣợc bằng kỹ thuật CDMA. Tuy nhiên với OFDM trên hệ thống 4G, nhiễu liên tế bào là nghiêm trọng bởi vì phổ đƣợc tái sử dụng ở các tế bào lân cận, đặc biệt khi mạng khơng đồng nhất đƣợc triển khai. Do đó, với H-CRAN trên hệ thống 5G, điện tốn đám mây và các kỹ thuật mạng đƣợc đề xuất có thể giải quyết những thách thức của mạng 4G và đáp ứng đƣợc các yêu cầu của hệ thống 5G [3].
1G/2G/3G 4G 4G CoMP CoMP R R H Wifi R R H Optical/micro -meter
Server Server Server ServerServer Server
5G Non-cooperative cellular RAN Intercell cooperative cellular RAN Cloud computing
2.1.1 Cấu trúc hệ thống của H-CRAN
Tƣơng tự nhƣ C-RAN truyền thống, nhƣ trong hình 2.2 số lƣợng lớn các thiết bị thu phát vô tuyến (RRH) với sự tiêu thụ năng lƣợng thấp trong hệ thống H- CRAN đƣợc kết hợp với nhau trong bộ xử lý tập trung (BBU). Tuy nhiên, sự khác nhau giữa C-RAN và H-CRAN là BBU thì đƣợc giao tiếp với các nút cơng suất cao để giảm bớt ảnh hƣởng của nhiễu chéo (cross-tier interference) giữa nút công suất thấp và nút công suất cao thơng qua điện tốn đám mây trung tâm dựa trên kỹ thuật xử lý cộng tác. Ngoài ra, dữ liệu và giao diện điều khiển BBU và nút công suất cao đƣợc thêm vào và ký hiệu tƣơng ứng là S1 và X1, toàn bộ những định nghĩa này đƣợc kế thừa từ 3GPP (3rd
generation partnership project). H-CRAN có thể hỗ trợ đồng thời cho cả thoại và dữ liệu. Dịch vụ thoại thì ƣu tiên đƣợc quản lý bới các nút cơng suất cao trong khi những gói lƣu lƣợng dữ liệu cao đƣợc xử lý bởi RRH. Chỉ một phần chức năng trong lớp vật lý (PHY) đƣợc kết hợp chặt chẽ trong RRH và mơ hình với một phần chức năng này đƣợc ký hiệu là PHY_RF trong hình 2.2.
So với cấu trúc C-RAN truyền thống, H-CRAN làm giảm bớt yêu cầu fronthaul với sự tham gia của các nút công suất cao. Nhờ sự kết hợp của các nút cơng suất cao, tín hiệu điều khiển và dữ liệu ký tự đƣợc tách riêng ra trong H- CRAN. Tất cả các tín hiệu điều khiển và hệ thống thông tin quản bá đƣợc chuyển giao bởi các nút công suất cao tới thiết bị ngƣời dùng (UE) để đơn giản hóa dung lƣợng và thời gian trễ bị ràng buộc trong đƣờng fronthaul liên kết giữa RRH và BUU và làm cho RRH hoạt động hoặc chuyển sang trạng thái “sleep” một cách hiệu quả để tiết kiệm năng lƣợng tiêu thụ.
Ngoài ra, lƣu lƣợng truyền hoạt hoặc dịch vụ nhắn tin nhanh với số lƣợng nhỏ dữ liệu có thể đƣợc hỗ trợ hiệu quả bởi các nút cơng suất cao. Tín hiệu điều khiển thích nghi đƣợc hình thành giữa kết nối đƣợc định tuyến và phi kết nối cũng đƣợc hỗ trợ trong H-CRAN, nó có thể đạt đƣợc tiết kiệm chi phí đáng kể trong kết nối vô tuyến. Các công nghệ khác nhau của RRH trong lớp PHY có thể đƣợc sử dụng để cải thiện tốc độ bit nhƣ là IEEE 802.11 ac/ad, sóng milimet và thậm chí ánh sáng
quang học. Với các nút công suất cao MIMO là một cách tiếp cận tiềm năng để mở rộng độ phủ sóng và tăng dung lƣợng.
Bởi vì tất cả các tín hiệu đƣợc xử lý tập trung trong BUU cho các UE liên kết với RRH, điện toán đám mây dựa trên kỹ thuật xử lý cộng tác đƣợc kế thừa từ MIMO ảo có thể đạt đƣợc sự phân tập cao và độ lợi ghép kênh. Cũng giống nhƣ C- RAN, nhiễu liên RRH có thể đƣợc ngăn chặn bằng đám mây điện toán với kỹ thuật xử lý cộng tác trong BBU. Nhiễu chéo giữa các nút cơng suất lớn và RRH có thể đƣợc giảm bớt thơng qua điện tốn đám mây dựa trên sự cộng tác với RRM (CC- CRRM) thông qua giao diện X2 giữa BBU và các nút công suất cao.
Để cải thiện hiệu suất năng lƣợng của H-CRAN, các RRH tích cực phải đáp ứng đƣợc khối lƣu lƣợng dữ liệu. Khi lƣu lƣợng dữ liệu thấp, một số RRH có thể rơi vào trạng thái “sleep” dƣới sự quản lý của BBU. Tuy nhiên, khi lƣu lƣợng dữ liệu trở nên dày đặc trong một vùng nhỏ gồm cả nút công suất lớn với khối MIMO và các RRH, sẽ làm việc với nhau để đáp ứng đƣợc yêu cầu dung lƣợng lớn và thậm chí các RRH tƣơng ứng có thể mƣợn nguồn sóng vơ tuyến từ các RRH lân cận.
2.1.2 Hiệu suất phổ và hiệu suất năng lƣợng
Bằng việc rút ngắn khoảng cách giữa RRH và UE mong muốn và đạt đƣợc độ lợi xử lý cộng tác từ điện toán đám mây trong BBU, hiệu xuất phổ SE có ý nghĩa quan trọng trong H-CRAN. So với mạng tế bào không dây truyền thống, nhiều RRH kết nối tới một BBU trong H-CRAN để có thể đạt đƣợc hiệu suất cao hơn nhiều. Yếu tố chính để cải thiện cả SE và EE là giảm công suất tiêu thụ của các mạch fronthaul. Hệ thống làm mát tập trung hiệu quả trong BBU và công suất phát thấp trong RRH có thể dẫn tới một sự giảm đáng kể tổng năng lƣợng tiêu thụ. RRH hồn tồn có thể chuyển sang chế độ tắt để tiết kiệm nhiều năng lƣợng khi khơng có lƣu lƣợng thơng tin, nó thể hiện rằng có thể tiết kiệm đƣợc 60% năng lƣợng so với chế độ non-sleep. Các nút cơng suất cao có trách nhiệm cung cấp dịch vụ phủ sóng cơ bản và phân phối tín hiệu điều khiển trong khi các RRH đƣợc sử dụng để hỗ trợ các gói lƣu lƣợng thơng tin với tốc độ xử lý cao. Các dịch vụ cục bộ và tổng chi phí đƣợc bảo đảm bởi các nút cơng suất cao, để làm giảm bớt các hạn chế trên fronthaul và giảm công suất tiêu thụ của các mạch điện trong RRH do đó cải thiện hiệu suất tiêu thụ của SE và EE.
2.2 KỸ THUẬT NOMA
2.2.1 Giới thiệu
Trong những năm gần đây, NOMA đã thu hút rất nhiều sự chú ý của các nhà nghiên cứu để có thể đáp ứng đƣợc các yêu cầu của mạng 5G. NOMA là một kỹ thuật truy cập vô tuyến đầy triển vọng để nâng cao hiệu suất trong các thế hệ mạng tế bào tiếp theo. Kỹ thuật đa truy cập có thể đƣợc phân thành hai loại là đa truy cập trực giao (OMA) và đa truy cập khơng trực giao (NOMA). Trực giao thì cho phép bên nhận có thể tách tín hiệu mong muốn từ tín hiệu khơng mong muốn bằng cách sử dụng những hàm cơ bản. Hệ thống đa truy cập phân chia theo thời gian (TDMA) và đa truy cập phân chia theo tần số trực giao (OFDMA) là những ví dụ điển hình cho OMA. OFDMA chọn các sóng mang có tần số trực giao với nhau để ghép kênh.
Điểm khác biệt so với OMA là NOMA cho phép phân bổ một tần số cho nhiều user tại cùng thời điểm trong cùng một cell và cũng đƣa ra một số cải thiện nhƣ là cải thiện hiệu suất phổ, tăng thông lƣợng cho các user tại cạnh của cell và độ trễ của việc truyền tín hiệu thấp. Kỹ thuật NOMA có thể đƣợc chia thành 2 loại NOMA miền công suất và NOMA miền mã. Hình 2.3 minh họa NOMA đƣờng tải xuống với kỹ thuật triệt nhiễu nối tiếp SIC cho trƣờng hợp 1 BS và 2 thiết bị ngƣời dùng (UE) [4]. UE trung tâm có SIC F P UE có SIC Giải mã Giải mã
Cơng suất phân bổ nhỏ cho các UE trung tâm
Công suất phân bổ lớn cho các UE ở cạnh UE ở cạnh khơng có SIC GHÉP KÊNH NOMA
Hình 2.3: Minh họa NOMA đƣờng tải xuống với SIC
Để đơn giản, ngƣời thực hiện giả sử có 1 nguồn phát duy nhất và bên nhận là các ăn-ten. Băng thông sử dụng chung cho toàn hệ thống truyền dẫn là 1 Hz. BS phát tín hiệu cho các UE-i (i=1,2), [| | ] công suất phát là và tổng công suất là P. Trong NOMA, và thì bị chồng lên nhau trong miền cơng suất nhƣ sau:
Do đó, tín hiệu bên nhận tại UE-i sẽ là:
(2.2)
Với là hệ số kênh truyền giữa UE-i và BS, là nhiễu cộng Gauss trắng bao gồm can nhiễu liên cell với nhau. Mật độ phổ công suất là . Trong NOMA đƣờng tải xuống, quá trình triệt nhiễu nối tiếp (SIC) đƣợc thực hiện tại bên nhận SIC khi giải mã tín hiệu của UE mong muốn. Trong kỹ thuật SIC, thứ tự việc giải mã đƣợc sắp xếp theo thứ tự giảm dần của độ lợi kênh truyền, | | đƣợc gọi là độ lợi kênh truyền.
Trong trƣờng hợp có 2 UE và giả sử rằng | |
| |
, UE 2 sẽ không thực hiện SIC bởi vì nó đến trƣớc tiên trong thứ tự giải mã. Trƣớc tiên, UE 1 giải mã và loại bỏ đi thành phần của nó trong tín hiệu nhận đƣợc , tiếp theo nó giải mã
khơng có nhiễu từ . Giả sử giải mã thành công và khơng có lỗi, thơng lƣợng của UE- có thể đƣợc biểu diễn nhƣ sau [4]:
2 1 1 1 2 0,1 | | log 1 P h R N , 2 2 2 2 2 2 1 2 0,2 | | log 1 | | P h R P h N