Hình 4.11, 4.12 và 4.13 là kết quả mơ phỏng tác động của phân bổ công suất tại CCS lên hiệu suất năng lƣợng của NOMA trên 3 kênh truyền Rayleigh Rician (K=10) và Nakagmi (m=5). Khi cung cấp công suất phân bổ tại CCS với 3 giá trị khác nhau P(CCS) = {50, 80, 100}KW cho mơ hình khu vực đơ thị (v = 2.7) kết quả mô phỏng cho thấy trên cả 3 kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m công suất phân bổ tại CCS thấp sẽ đạt đƣợc hiệu suất năng lƣợng cao hơn. Hiệu suất năng lƣợng sẽ đạt tối đa khi cung cấp công suất phân bổ là 50kW và số lƣợng BS là 20. Kết quả mơ phỏng hiệu suất có hình dạng lựa lõm qua đó cũng chứng minh đƣợc rằng không phải tăng số lƣợng BS là sẽ tăng hiệu suất năng lƣợng.
Chƣơng 5
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
5.1 KẾT LUẬN
Trên 3 mơ hình kênh truyền khác nhau, hiệu suất năng lƣợng và thông lƣợng của NOMA luôn cao hơn OFDMA. Hiệu suất trên kênh truyền Rician và Nakagami-m cao hơn so với hiệu suất trên kênh truyền Rayleigh do có các thành phần LOS. Hiệu suất năng lƣợng của NOMA thì biến đổi theo dạng hàm tựa lõm, điều này thể hiện rằng hiệu suất năng lƣợng khơng phải lúc nào cũng có thể tăng khi tăng số lƣợng BS. NOMA đạt đƣợc việc cải thiện hiệu suất năng lƣợng tăng tới 4 lần so với hệ thống OFDMA chuẩn. Trên cả 3 kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m công suất phân bổ tại CCS thấp sẽ đạt đƣợc hiệu suất năng lƣợng cao hơn. Khi xem xét tới mơ hình kênh truyền thực tế, cần xem xét cả công suất tiêu thụ tại các loại BS khác nhau và công suất tiêu thụ backhaul.
5.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN
Trong luận văn này chỉ tập trung phân tích và mơ phỏng thơng lƣợng và hiệu suất năng lƣợng trên kênh truyền fading phẳng vì thế ngƣời thực hiện đề tài muốn mở rộng phân tích trên các kênh truyền fading phức tạp hơn nhƣ là fading chọn lọc tần số, fading nhanh và fading chậm.
Tiếp theo, là thực hiện việc phát triển giải thuật tìm kiếm số lƣợng BS tối ƣu để hiệu suất năng lƣợng là tối đa trong mạng HCRAN. Sau đó, thực hiện khảo sát hiệu suất năng lƣợng và thông lƣợng khi thay đổi số lƣợng BS và khoảng cách giữa các BS với nhau. Bên cạnh đó cũng thực hiện khảo sát sự tác động của tỉ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) lên thơng lƣợng của kênh truyền.
Để đánh giá chất lƣợng hệ thống ngồi thơng lƣợng cịn có các thơng số khác nhƣ dung lƣợng, xác suất lỗi bit (BER). Do đó, trong tƣơng lai việc xác định các thơng số đó cho mơ hình đề xuất cũng là một hƣớng cho sự phát triển đề tài.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Jun Wu, Zhifeng Zhang, Yu Hong, Yonggang Wen, “Cloud radio access network (C-RAN): a primer”, IEEE Netw, pp. 35 –41, 2015.
[2] White Paper, “C-RAN: The road towards green RAN”, China Mobile Labs,
Ver. 3.0, 2013.
[3] Mugen Peng, Yuan Li, Jiamo Jiang, Jian Li, Chonggang Wang, “Heterogeneous cloud radio access networks: a new perspective for
enhancing spectral and energy efficiencies”, 2014.
[4] A.Benjebbour, K.Saito, A.Li, Y.Kishiyama, Takehiro,
Nakamura,“Nonorthogonal Multiple Access (NOMA): Concept, Performance
Evaluation, and Experimental Trials”, IEEE, 2015.
[5] Mohamed M. El-Sayed, Ahmed S. Ibrahim, Mohamed M. Khairy, “Power Allocation Strategies for Non-Orthogonal Multiple Access”, IEEE Journal,
2016.
[6] Nguyễn Văn Đức, “Lý thuyết và các ứng dụng của kỹ thuật OFDM”,
NXB.Khoa học và kỹ thuật, 2006, tr.16-33.
[7] Zhiguo Ding, Zheng Yang, Pingzhi Fan, H. Vincent Poor, “On the performance of non-orthogonal multiple access in 5G systems with randomly deployed users”, IEEE, pp. 1501 –1505, 2014.
[8] Anass Benjebbour, Yuya Saito, Yoshihisa Kishiyama, Anxin Li, Atsushi Harada, Takehiro Nakamura, “Concept and practical considerations of non- orthogonal multiple access (NOMA) for future radio access”, ISPACS 2013,
[9] Osada, H., Inamori, M., Sanada, Y, “Non-orthogonal access scheme over multiple channels with iterative interference cancellation and fractional sampling in MIMO-OFDM receiver”, IEEE, pp. 1 –5, 2013.
[10] Quoc-Tuan Vien, Ngozi Ogbonna, Huan X. Nguyen, Ramona Trestian, Purav Shah, “Non-orthogonal multiple access for the wireless downlink in cloud radio access networks”, IEEE, pp. 434 –439, 2015.
[11] Yashraj Singh, Mrs. Anita Chopra, “Analysis of Rayleigh, Rician and Nakagami-m fading channel using Matlab Simulation”, IJETCR, 2015
[12] Otao, N., Kishiyama, Y., Higuchi, K.,“Performance of non-orthogonal access
with SIC in cellular downlink using proportional fair-based resource allocation”. Proc. ISWCS 2012, pp. 476 –480, 2012.
[13] Men, J., Ge, J., “Performance analysis of non-orthogonal multiple access in downlink cooperative network”, IET Commun., pp. 2267 –2273, 2015.
[14] Ding, Z., Peng, M., Poor, H., “Cooperative non-orthogonal multiple access in
5G systems”, IEEE Commun. Lett., pp. 1462 –1465, 2015.
[15] Yuya Saito, Anass Benjebbour, Yoshihisa Kishiyama, Takehiro Nakamura,
“System-level performance evaluation of downlink non-orthogonal multiple access (NOMA)”, Proc. IEEE PIMRC 2013, pp. 611 –615, 2013.
[16] Choi, J., “On multiple access using H-ARQ with SIC techniques for wireless ad hoc networks”, Wirel. Pers. Commun., pp. 187 –212, 2013.
[17] Zhiguo Ding, Mugen Peng, H. Vincent Poor, “Cooperative Non-Orthogonal Multiple Access in 5G Systems”, IEEE, 2015.
[18] Vien, Q.-T., Stewart, B.G., Choi, J., “On the energy efficiency of HARQ-IR protocols for wireless network-coded butterfly networks”, Proc. IEEE WCNC
[19] Sibel, Paolo, Kun, Anders, Marco and Jens, “Impact Of Backhauling Power Consumption On The Deployment Of Heterogeneous Mobile Networks”,
IEEE, 2011.
[20] Peng, X., Shen, J.C., Zhang, J., “Joint data assignment and beamforming for
backhaul limited caching networks”, Proc. IEEE PIMRC 2014, pp. 1370 –
1374, 2014.
[21] Oluwakayode Onireti, Fabien H´eliot and Muhammad, “On the Energy Efficiency-Spectral Efficiency Trade-Off of Distributed MIMO Systems”, IEEE,
2014.
[22] Byoung Hoon Jung, Hansung Leem and Dan Keun Sung, “Modeling of Power
Consumption for Macro-, Micro-, and RRH - based Base Station Architectures”, IEEE, 2015.
[23] Auer, G., Giannini, V., Dessert, C., “How much energy is needed to run a wireless network?”, IEEE Wirel. Commun. Mag., pp. 40 –49, 2011.
[24] Quoc-Tuan Vien, Tuan Anh Le, Balbir Barn, Ca V. Phan,“Optimising energy
efficiency of nonorthogonal multiple access for wireless backhaul in heterogeneous cloud radio access network”, IET Journals, 2016.
[25] Trần Thanh Tôn, “Nghiên cứu giao thức đa truy cập ngẫu nhiên trong môi trường fading”, Luận Văn Thạc Sĩ, 2017.
MẠNG 5G
ANALYSING ENERGY EFFICIENCY AND THROUGHPUT OF NOMA ON RAYLEIGH, RICIAN AND NAKAGAMI-M CHANNEL IN 5G NETWORK
(1)
Nguyễn Bá Thạch, (2)Phan Văn Ca
(1) Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (2) Khoa Điện-Điện tử, Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM
TÓM TẮT
Đa truy cập không trực giao (NOMA) là một kỹ thuật triển vọng cho mạng 5G do hiệu suất sử dụng phổ cao. Bài báo này thực hiện phân tích hiệu suất năng lượng và thông lượng của mạng đa truy cập vô tuyến đám mây không đồng nhất (HCRAN) khi sử dụng kỹ thuật NOMA và cũng đưa ra sự so sánh giữa NOMA và kỹ thuật trực giao thông thường như OFDMA trên 3 mơ hình kênh truyền là Rayleigh, Rician và Nakagami-m. Kết quả mô phỏng được thực hiện trên phần mềm MATLAB cũng chỉ ra rằng, hiệu suất năng lượng của NOMA trên 3 mơ hình kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m đều biến đổi theo hàm tựa lõm. Điều này cũng có nghĩa là khơng phải lúc nào tăng số lượng trạm cơ sở (base station) thì hiệu suất năng lượng cũng sẽ tăng. NOMA sử dụng trong HCRAN thì cung cấp hiệu suất năng lượng và thơng lượng ln cao hơn OFDMA trên cả 3 mơ hình kênh truyền. Hiệu suất năng lượng trên kênh truyền Rician và Nakagami-m cao hơn so với hiệu suất trên kênh truyền Rayleigh do có các thành phần LOS (Line Of Sight). Kết quả mô phỏng cho thấy công suất phân bổ tại trạm trung tâm đám mấy nền (cloud-based central station-CCS) cũng tác động tới hiệu suất năng lượng, cụ thể là công suất phân bổ tại CCS thấp sẽ đạt được hiệu suất năng lượng cao hơn.
Từ khóa: hiệu suất năng lượng (EE), đa truy cập vô tuyến đám mây không đồng nhất (HCRAN),
trạm trung tâm đám mây nền (CCS), line of sight (LOS);
ABSTRACT
Due to high spectral and energy efficiency, non-orthogonal multiple accesses (NOMA) are given promising key techniques in 5G network. In this paper, we have analyzed the energy efficiency (EE) of the practical HCRAN when utilizing NOMA and give comparative results between NOMA and the conventional orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) on three channel models such as Rayleigh Rician and Nakagami-m. Simulation results on MATLAB are shown that energy efficiency of the NOMA varies as a quasi-concave function. It is shown that energy efficiency does not always increase as the number of BS increase. NOMA using for HCRAN provides energy efficiency higher than OFDMA on three channels. Energy efficiency of the Rician and Nakagami-m transmission channels is higher than that of Rayleigh transmission due to LOS (Line Of Sight) components. Simulation results are shown that power allocation at CCS also affects the energy efficiency; particularly the low CCS allocation power will achieve higher energy efficiency.
Keywork: energy efficiencies (EE), non-orthogonal multiple access (NOMA), Cloud-based
central station (CCS), line of sight (LOS);
Xác nhận học viên đã hoàn thành bài báo khoa học. Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 20…
trúc của hiệu suất năng lượng cho phép xử lý tập trung và sử dụng mơ hình điện tốn đám mây [1]. Một số kỹ thuật hứa hẹn trong HCRAN để cải thiện phổ và hiệu suất năng lượng, bao gồm điện toán đám mây dựa trên sự truyền và tiếp nhận phân phối đa điểm, cộng tác nhiều ăng-ten với quy mơ lớn, đám mây điện tốn dựa trên việc quản lý nguồn sóng vơ tuyến và dựa trên việc tự tổ chức mạng [2]. Như là một hệ thống đa truy cập vô tuyến triển vọng trong tương lai NOMA có thể cải tiến lưu lượng và hiệu suất phổ của đường tải xuống trong mạng tế bào không dây [3-5]. Hệ thống NOMA cho phép nhiều người dùng (users) chồng lên nhau trong miền công suất nhưng vẫn đảm bảo tất cả các user truy cập trong môi trường không dây được chia sẽ với cùng sự phân tập như trong OFDMA. Trong giao thức NOMA, phương pháp triệt nhiễu nối tiếp (SIC) được sử dụng để khơi phục các gói dữ liệu có lợi, khơng những nâng cao khả năng thu nhận mà còn cải thiện lưu lượng user tại cell-edge [3-8]. Ngồi ra, cịn có những phân tích và đánh giá thông lượng của giao thức đa truy cập không trực giao (NOMA) trong CRAN, thể hiện hiệu quả của NOMA được đề xuất không những vượt qua OFDMA mà cịn cho phép phát triển một giải thuật để tìm kiếm số lượng BS tối ưu trong CRAN [9]. Đề xuất một mơ hình tiêu thụ cơng suất mới cho một mạng vơ tuyến di động trong đó xem xét tới backhaul, nghiên cứu và so sánh công suất tiêu thụ trong việc triển khai 3 mạng không đồng nhất, để thể hiện sự tác động đáng kể của công suất backhaul lên việc triển khai của mạng [10]. Một số mơ hình tiêu thụ cơng suất cũng được đưa ra để so sánh công suất tiêu thụ và hiệu suất năng lượng của các cấu trúc BS khác nhau như microcell BS, RRH… [11]. Trong bài báo này, chúng tơi tập trung phân tích hiệu suất năng lượng, thơng lượng và tác động của việc phân bổ công suất tại CCS trên 3 kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m. Trước tiên, bài báo cung cấp một cái nhìn tổng quát về tình hình nghiên cứu về mạng truy cập vơ tuyến mơ hình đám mây khơng đồng nhất (H-CRAN) và NOMA. Thứ hai, bài báo đưa ra các mơ hình kênh truyền như là Rayleigh, Rician và Nakagami-m và thực hiện phân tích hiệu suất năng lượng, thông lượng cũng như là tác động của việc phân bổ công suất tại CCS lên hiệu suất năng lượng trên 3 kênh truyền này. Kết quả mô phỏng cũng chỉ ra rằng hiệu suất năng lượng và thông lượng của NOMA đạt được cao hơn OFDMA trên cả 3 kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m. Bên cạnh đó, cơng suất phân bổ tại CCS cũng tác động tới hiệu suất năng lượng, cụ thể là cơng suất phân bổ thấp thì sẽ đạt hiệu suất năng lượng cao hơn.
Phần còn lại của bài báo được bố cục như sau: Phần II trình bày 3 mơ hình kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m. Phần III phân tích cơng suất phân bổ tại CCS. Phần IV phân tích hiệu suất năng lượng và thông lượng. Phần V đưa ra kết quả mô phỏng và đánh giá. Phần VI kết luận của bài báo.
II. MƠ HÌNH KÊNH TRUYỀN
Đường tải xuống từ CCS tới ,
k
k i
BS , t = 1, 2, 3…, T, giả sử rằng phải chịu pha đinh phẳng và
nhiễu cộng Gaussian có năng lượng 2 ,
, 1 ,t t t t v i t i t i E h d và 2 2 , 1 , t t t i t i E n
với E[.] là kỳ vọng thống kê
và , ( , 2)
t t
t i t i
v v là đường suy hao theo hàm mũ của mơ hình lan truyền. W là băng thông truyền của
đường tải xuống không dây và ,
t
t i
P là công suất truyền cho phép của ,
t
t i
BS .
Tín hiệu được truyền từ CCS tới ,
t t i BS là , t t i x , với , 2 1 t t i E x
. Tỉ số cơng suất tín hiệu trên cơng
suất nhiễu và công suất tạp âm Gauss (SINR) tại ,
t t i BS , t1, 2,3...,T, 1, 2,..., ( , ) t t t t i i N có thể
t
j i i
1. Kênh truyền Rayleigh
Phân bố Rayleigh là mơ hình phổ biến để mô tả đường bao của tín hiệu nhận được trong mơi trường fading, nơi có số lượng đường phản xạ lớn và khơng có thành phần LOS ( line of sight), ví dụ như mơi trường đơ thị. Tín hiệu phát tại tần số tới bộ thu thơng qua một số đường, có biên độ và pha. Tín hiệu nhận như sau [6]:
( 1 1 ( ) Re c i cos( ) N N j t Z i i c i i i X t X e X t Z (2)
Với N là số lượng đường truyền, Zi là pha của đường truyền. Pha thì được phân bố đều trong khoảng [0; 2 ] . Xi là phân bố Rayleigh và Zi là phân bố đều.
Hàm mật độ xác suất: 2 2 2 ( ) exp( ) 2 Ray R R p R (3)
Trong đó: R là giá trị đường bao, 2là phương sai.
Hình 1: Mơ phỏng PDF của kênh truyền Rayleigh fading với phương sai bằng 0.5.
2. Kênh truyền Rician
Rician fading xảy ra khi có thành phần nhìn thấy LOS và một đường nổi trội giữa bộ phát và bộ thu. Trong Rician fading cũng có biên độ và méo pha của tín hiệu phát cũng như là nhiễu nhiệt nhưng biên độ bây giờ là biến ngẫu nhiên Rician [6].
~ ~ ~ ~ ( ) ( ) ( ) ( ) r t t s t n t (4) ~ ( ) ( )t A t e( ) j t (5)
Với A t( )là phân bố Rician và ( )t là phân bố đều.
Yếu tố K là số lượng nguồn trong thành phần LOS được định nghĩa tỉ số giữa công suất trực tiếp trên cơng suất phân tán. Kênh truyền Rician thì được phân loại theo yếu tố K. Nếu số lượng K lớn thì càng ít fading. K = 0 thì kênh truyền là Rayleigh. K =thì là kênh AWGN (khơng có fading).
( )
o
I x là hàm Bessel loại bậc một.
Hình 2: Kênh truyền Rician khi K = 0 cũng chính là kênh truyền Rayleigh.
Hình 3: Mơ phỏng phân bố Rician khi K = 1 và K = 2.
3. Kênh truyền Nakagami-m
Nakagami fading xảy ra cho phân bố đa đường với sự trễ về thời gian tương đối lớn và những chùm sóng phản xạ khác nhau. Trong bất kỳ cụm sóng phản xạ nào, thành phần pha của các sóng phản xạ riêng lẻ là ngẫu nhiên nhưng thời gian trễ của tất cả các sóng là xấp xỉ bằng nhau.
Nếu đường bao là phân bố Rayleigh thì cơng suất tương ứng là phân bố Gamma. Thông số “m” được gọi là yếu tố hình dạng và biểu thị mức độ nghiêm trọng của fading.
Nếu m =phân bố trở thành khơng có fading.
Đường bao của Rayleigh and Rician fading thì được chồng lên nhau bởi sự thay đổi thơng số „m‟ của Nakagami và tác động tới đường bao của tín hiệu [6].
1 1
(1 )
Rayle
m m
Nakagami igh Ricean
R R e R e (8) Mối quan hệ giữa yếu tố „K‟ của Rician và yếu tố hình dạng „m‟ của Nakagami.
2 ( 1) (2 1) K m K (9) Hàm mật độ xác suất: 2 2 1 2 ( ) ( ) exp ( ) m m Nak p p m mr p r r m Với r0, 0, 1 2 m (10)
Trong đó: ( ) m là hàm Gamma, p E r( )Is2 là công suất tức thời,
2 2 ( ) ar( ) E r m v r là yếu tố hình dạng.
III. NOMA VÀ CÔNG SUẤT PHÂN BỔ TẠI CCS TRONG HCRAN
1. NOMA trong HCRAN
Tín hiệu của , , 1, 2,..., , 1, 2,...,
k
k i k k
BS BS k K i N thì được xếp chồng tại CCS như sau: