2.4. Kết luận chương
Tóm lại, với nhu cầu dữ liệu tốc độ cao ngày càng lớn như hiện nay, hệ thống kết hợp MIMO-NOMA hứa hẹn chi phí thấp, phương pháp xử lý đơn giản và tiết kiệm năng lượng thơng qua việc sử dụng các bộ thu tuyến tính cho đường lên và bộ tiền mã hóa cho đường xuống, kết hợp với các thuật tốn điều khiển cơng suất hợp lý để cực tiểu hóa cơng suất phát tại trạm gốc cũng như các thiết bị di động. Và hệ thống NOMA sử dụng cho MIMO thực sự là một ứng cử viên sáng giá cho những thế hệ thông tin di động tiếp theo nhờ những ưu điểm:
Dung lượng kênh lớn.
Chi phí thấp, tiết kiệm năng lượng. Độ lơi cao trong việc sử dụng phổ tần.
MIMO-NOMA mở ra một hướng nghiên cứu mới trong lý thuyết vơ tuyến. Mặc dù cịn nhiều vấn đề cần được giải quyết như cấp phát tần số, điều khiển cơng suất và vấn đề kiểm sốt nhiễu cũng như trong thiết kế nhưng tiềm năng của MIMO-NOMA là rất lớn. Và nếu giải quyết được những thách thức kể trên, nó sẽ cho lợi ích rất lớn trong lĩnh vực viễn thông, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng cao của thơng tin di động.
Chương 3
MƠ HÌNH HỆ THỐNG VÀ ĐỀ CẬP VẤN ĐỀ
3.1. Xử lý tín hiệu trong hệ thống MIMO-NOMA
Để đạt được dung lượng mạng, hiệu quả sử dụng năng lương và hiệu quả sử dụng phổ cao hơn, hệ thống truyền thông thế hệ thứ năm (5G) [1] gần đây trở thành một lĩnh vực nghiên cứu phổ biến. Là một kỹ thuật đầy hứa hẹn của 5G, NOMA đã thu hút ngày càng nhiều sự chú ý [2] - [34], do thực tế là NOMA có thể mang lại hiệu quả sử dụng phổ cao hơn thông qua việc phân bổ một băng tần cho nhiều người dùng cùng lúc và giúp người dùng tại biên tế bào có băng thơng cao hơn thơng thường thơng qua phân bổ cơng suất một cách thích hợp. Để sử dụng kỹ thuật NOMA, BS quyết định người dùng nào sẽ được ghép cặp để chia sẻ cùng một phổ trước, vì người dùng được ghép phải ở trạng thái kênh tốt để tăng tốc độ truyền của hệ thống và hạn chế lỗi lan truyền [2] . Gần đây, ngày càng có nhiều nhà nghiên cứu tập trung vào vấn đề ghép cặp người dùng để tăng dung lượng hệ thống, [35] đề xuất một số thuật toán đơn giản để ghép cặp người dùng, trong khi các thuật toán này chỉ phù hợp với người dùng đơn ăng ten, vì ma trận trực giao trong [35] không thể áp dụng cho người dùng đa ăng-ten. Để giảm xác suất ngừng hoạt động (outage probability) của hệ thống, các tác giả trong [36] đề xuất kịch bản sắp xếp cho người dùng thứ hai trong hệ thống chuyển tiếp (cooperative relay system), có nghĩa là kịch bản chỉ chọn người dùng thứ hai làm chuyển tiếp (relay) thay vì sắp xếp cặp người dùng. Hơn nữa, vì có nhiều cặp trong một ơ (cell), nên khơng thể tránh được nhiễu giữa các cặp, điều này sẽ làm giảm đáng kể tỷ lệ cơng suất tín hiệu trên cơng suất nhiễu và công suất tạp âm (SINR). Để giải quyết vấn đề này, Z. Ding
et al. đề xuất một phương pháp hiệu quả để loại bỏ nhiễu giữa các cặp [3], [34], tuy nhiên, phương pháp yêu cầu số ăng ten của thiết bị đầu cuối người dùng phải lớn hơn số ăng ten của BS. Do đó, việc căn chỉnh tín hiệu khơng thể được áp dụng trong các hệ thống MIMO-NOMA, trong đó BS được trang bị hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm ăng ten.
Từ giới hạn về số ăng ten của BS, chúng ta thiết kế một ma trận loại bỏ nhiễu mới để khắc phục các hạn chế nêu trên. Ngồi ra, chúng ta cũng đề xuất thuật tốn sắp xếp và ghép cặp người dùng theo phương pháp đề xuất cho người dùng đa ăng-ten. Thuật toán ghép cặp người dùng đề xuất chọn người dùng đầu tiên và người dùng thứ hai cho mỗi cặp người dùng một cách độc riêng biệt để thực hiện quy trình ghép nối người dùng. Bằng cách này, chúng ta có thể có được các cặp người dùng phù hợp và đảm bảo rằng người dùng trong mỗi cặp người dùng có thể đạt được hiệu suất tốt hơn so với cách làm truyền thống, do đó thuật tốn ghép cặp người dùng đề xuất có thể làm giảm một cách hiệu hiệu quả xác suất ngừng hoạt động của hệ thống và tăng tốc độ truyền của hệ thống.
Trong luận văn này, chúng ta xem xét hệ thống MIMO-NOMA trong một cell, tại đây trạm phát (BS) được trang bị N ăng ten để phục vụ cho K người dùng (CUs), mỗi người dùng được trang bị M ăng ten. Trong mơ hình này ta giả sử rằng K ≥2N để đảm bảo rằng có thể chọn 2N người dùng từ toàn bộ K người và mỗi người dùng được sử dụng chung tần số với người dùng ghép cặp cùng. Chúng ta cũng giả sử rằng cả BS và CUs đề có được thơng tin chính xác về trạng thái kênh truyền (Channel state information-CSI).
. . . 2 1 1 2 Cặp 1 Cặp 2 SIC SIC Nhiễu giữa các cặp . . . 1 1 2 Hình 3.1: Mơ hình hệ thống
Tại trạm phát, tín hiệu truyền tải tới các cặp người dùng sau khi được thực hiện mã hóa chồng lấn được biểu diễn như sau:
s=h√ α1,1s1,1+√ α2,1s2,1, ...,√ α1,Ns1,N +√ α2,Ns2,N iT = h s1, ..., sN iT (3.1)
Trong đó s1,i và s2,i biểu diễn tín hiệu truyền tới người dùng thứ nhất và thứ hai của cặp người dùng thứ ith (i = 1,2, ..., N), α1,i và α2,i tương ứng biểu diễn hệ số cấp phát công suất cho cho hai người dùng, α1,i+α2,i = 1. Tín hiệu từ BS tới CUs trước khi truyền đi được thực hiện tiền mã hóa nhằm mục đích giảm thiểu nhiễu bị tác động từ các cặp khác sử dụng chung tần số:
x=Ps=
h
p1,p2, ...,pN
i
s (3.2)
Ở công thức trên P ∈ CN×N để biểu diễn ma trận tiền mã hóa, pi ∈ CN×1 biểu diễn véc tơ tiền mã hóa cho cặp người dùng thứ ith. Khi đó tín hiệu nhận
y1,i=H1,ipisi+ N X k=1,k6=i H1,ipksk+ζζζ1,i (3.3) Với
H1,i ∈ CN×N biểu diễn trạng thái kênh truyền của người dùng thứ nhất thuộc cặp thứith, với H1,i = √H1,i
dγ1,i. Các thành phần của H1,i tuân theo phân bố Rayleigh, điều này có nghĩa là điều kiện kênh khơng thay đổi trên một khung truyền sóng.
Giá trị d1,i biểu diễn khoảng cách giữa BS và người dùng thứ nhất thuộc cặp ith.
ζζζ1,i ∈ CM×1 biểu diễn tín hiệu nhiễu, trong đó các thành phần tn theo phân bố Gaussian, ζζζ1,i∼ CN(0,I).
Xem xét đối với hệ thống NOMA này, bỏ qua mất mát không đáng kể, ta giả sử rằng người dùng thứ nhất trong mỗi cặp có điều kiện kênh truyền tốt hơn, điều này có nghĩa:
kH2,ik2≤ kH1,ik2 (3.4)
Tại phía thu, người dùng trong mỗi cặp sẽ giải mã tín hiệu nhận thơng qua véc tơ kết hợp w1,iH, tín hiệu của người thứ nhất sau khi xử lý được thể hiện như sau:
wH1,iy1,i = w1,iHH1,ipis1,i
| {z }
Tín hiệu mong muốn
+ wH1,iH1,ipis2,i | {z } Nhiễu trong cặp +w1,iH N X k=1,k6=i H1,ipksk | {z } Nhiễu liên cặp + wH1,iζζζ1,i | {z } Nhiễu nhiệt (3.5)
Trong đó wH1,i biểu diễn cho véc tơ kết hợp của người dùng thứ nhất trong nhóm ith. Trong cơng thức này, thành phần thứ nhất biểu diễn tín hiệu mà người dùng thứ nhất trong cặp ith muốn nhận được và thành phần thứ hai thể hiện nhiễu mà người dùng này nhận từ người dùng thứ hai trong cùng cặp. Hai thành phần cuối lần lượt biểu diễn nhiễu người dùng này nhận từ các cặp khác và nhiễu nhiệt. Tín hiệu thu được tại người dùng thứ hai trong cặp thứ i được biểu diễn tương tự như sau:
wH2,iy2,i = w2,iHH2,ipis2,i
| {z }
Tín hiệu mong muốn
+ wH2,iH2,ipis1,i
| {z } Nhiễu trong cặp +w2,iH N X k=1,k6=i H2,ipksk | {z } Nhiễu liên cặp + wH2,iζζζ2,i | {z } Nhiễu nhiệt (3.6)
Theo nguyên tắc cơ bản của kỹ thuật NOMA [2], người dùng có kênh truyền yếu hơn sẽ được cấp phát cơng suất lớn hơn, khi đó α1,i ≤α2,i. Kỹ thuật Triệt nhiễu liên tục - SIC (successive interference cancellation) [2], theo đó, được áp dụng tại người dùng thứ nhất, người dùng này sẽ giải mã tín hiệu của người dùng thứ hai trước tiên [3] [34]. Khi đó ta có thể tính được giá trị SINR của người dùng thứ hai tại người dùng thứ nhất khi người dùng thứ nhất giải mã tín hiệu tín hiệu của người dùng thứ hai được biểu diên như sau:
SINRf2,i= α2,iPi|wH
1,iH1,ipisi|2
|wH
1,iζζζn,i|2+α1,iPi|wH
1,iH1,ipi|2+PNk=1,k6=iPk|wH
1,iH1,ipk|2 (3.7) Sau khi giải mã tín hiệu của người dùng thứ hai, người dùng thứ nhất sẽ giải mã tín hiệu của chính nó khi đã trừ tín hiệu của người dùng thứ hai, khi đó ta có tốc độ truyền dữ liệu của người dùng này được biểu diễn thông qua Lemma 1.
Bổ Đề 1. Khi người dùng thứ nhất sử dụng véc tơ w1,i , tốc độ truyền dữ liệu của người dùng này tính tốn như sau:
R1,i= log2(1 +γ1,i) [b/s/Hz], (3.8)
Trong đó γl,n ký hiệu cho tỷ lệ cơng suất tín hiệu trên cơng suất nhiễu và công suất tạp âm tại người dùng thứ nhất khi người dùng thứ nhất tự giải mã tín hiệu của nó, có thể biểu diễn như sau:
SINR1,if = α1,iPi|w1,iHH1,ipisi|2 |wH
1,iζζζn,i|2+PNk=1,k6=iPk|wH
1,iH1,ipk|2 (3.9) Trong đó, Pi biểu diễn cơng suất mà hệ thống cấp phát cho cặp người dùng ith, và với hệ thống này ta có PNi=1Pi = PT. Đối với người dùng thứ hai, kỹ thuật SIC khơng được áp dụng, khi đó người dùng này sẽ trực tiếp giải mã tín hiệu của chính nó và coi tín hiệu của người dùng thứ nhất là nhiễu, tương tự ta có thể tính tốc độ truyền dữ liệu của người dùng này theo Lemma 2 như sau:
Bổ Đề 2. Khi người dùng thứ hai sử dụng véc tơ w2,i , tốc độ truyền dữ liệu của người dùng này tính tốn như sau:
R2,i= log2(1 +γ2,i) [b/s/Hz], (3.10)
Trong đó γ2,n ký hiệu cho tỷ lệ cơng suất tín hiệu trên cơng suất nhiễu và cơng suất tạp âm tại người dùng thứ hai khi người dùng thứ hai tự giải mã tín hiệu của nó, có thể biểu diễn như sau:
SINRs2,i= α2,iPi|wH
2,iH2,ipisi|2
|wH
2,iζζζ2,i|2+α1,iPi|wH
2,iH2,ipi|2+PNk=1,k6=iPk|wH
3.2. Vấn đề tối ưu dung lượng trong hệ thống MIMO-NOMAVấn đề tối ưu lưu lượng truyền tải của hệ thống trong khi vẫn đảm vảo chất Vấn đề tối ưu lưu lượng truyền tải của hệ thống trong khi vẫn đảm vảo chất lượng dịch vụ được biểu diễn như sau
maximize {α1,n,α1,n}, {Pi≥0} N X n=1 (Rn,1+Rn,2) Subject to Rn,1 ≥Rthrn,1,∀n Rn,2 ≥Rthrn,2,∀n Pi≤Pmax,i,∀n, (3.12)
Với Rn,1, và Rn,2 biểu diễn chất lượng dịch vụ (QoS) yêu cầu với người dùng và thiết bị theo đơn vị [b/s/Hz]. Ta có
γn,1thr = 2Rthrn,1 −1, (3.13)
γn,1thr = 2Rthrn,2 −1, (3.14)
Vấn đề tối ưu công suất ở (3.12) được chuyển lại về dạng yêu cầu với SINR như sau: maximize {α1,n,α1,n}, {Pi≥0} N X n=1 (Rn,1+Rn,2) Subject to γn,1 ≥γn,1thr,∀n γn,2 ≥γn,2thr,∀n Pi ≤Pmax,i,∀n, (3.15)
Có thể thấy rằng vấn đề tối ưu (3.15) phụ thuộc rất lớn vào việc ghép cặp cho các người dùng với nhau cùng với giá trị các véc tơ kết hợp và ma trận tiền mã hóa xây dựng cho từng người dùng. Ngồi ra việc giá trị cấp phát cơng suất α1,n và α2,n sẽ làm cho vấn đề này trở lên phức tạp, do vậy trong luận văn này các giá trị α sẽ được cố định và có so sánh với nhau.
3.3. Giải pháp lựa chọn nhóm người dùng thứ nhất
Dựa trên cơng thức tính tốn SINR của mỗi người dùng, mỗi người dùng sẽ chịu tác động nhiễu từ người dùng cùng cặp, như vậy rõ ràng việc lựa chọn cặp cho từng người dùng có ảnh hưởng lớn tới hiệu suất hệ thống. Dựa trên cách ghép cặp được xây dựng của tác giả trong bài [39], ta có tồn bộ người dùng trong hệ thống được sắp xếp đựa trên điều kiện kênh truyền như sau:
kH1k2F ≥ kH2kF2 ≥...≥ kHKk2F (3.16) Khi đó tồn bộ người dùng được phân chia vào 2 nhóm S1 và S2 như sau:
S1 ={1,2, . . . , Km},
S2 ={Km, Km+1, . . . , K2m}.
(3.17)
Mỗi người dùng ở nhóm thứ nhất ghép cặp với người dùng ở nhóm thứ hai được biểu diễn như sau:
. . . . . . 2 1 F H H2 2F HK/ 2 2F 2 1 2 K F H 2 2 2 K F H 2 K F H Hình 3.2:Mơ hình chia cặp
Ở đây chưa thể hiện rõ cặp nào sẽ được lựa chọn giữa người dùng ở nhóm thứ nhất và người dùng ở nhóm thứ hai. Với phương pháp ghép cặp trong bài báo [39], sau khi chỉ ra nhóm người dùng thứ nhất chứa tồn bộ kênh truyền
tốt trong hệ thống, việc lựa chọn người dùng thứ hai trong mỗi cặp là không rõ ràng. Cụ thể, mỗi người dùng ở nhóm thứ nhất sẽ được ghép cặp với một người dùng ở nhóm thứ hai một cách ngẫu nhiên. Điều này đã được chứng minh là mang lại sự cải thiện về tốc độ dữ liệu, tuy nhiên với cách ghép cặp như thế vẫn không không phải là cách tối ưu nhất để cải thiện tốc độ dữ liệu hệ thống, vì vậy phần tiếp theo luận văn này sẽ chỉ ra cách lựa chọn người 2 rõ ràng bằng cách so sánh nhằm tối ưu giá trị SINR cho người dùng thứ 2 của mỗi cặp. Bên cạnh đó, phần tiếp theo cũng đưa ra thuật toán triệt tiêu nhiễu nhằm xây dựng véc tơ tiền mã hóa cùng véc tơ kết hợp.
3.4. Đề xuất xây dựng ma trận tiền mã hóa cùng véc tơ kếthợp hợp
Bởi vì có hai người dùng trong mỗi nhóm, vì vậy rất khó để có thể đạt được giá trị SINR tối ưu cho cả hai người cùng lúc. Vì vậy luận văn này đề xuất thuật tốn nhằm lựa chọn người dùng thứ hai trong mỗi cặp (được trình bày ở phần tiếp theo) và tính tốn ma trận tiền mã hóa cùng véc tơ kết hợp giúp đạt được điều kiện tốt nhất nhằm tăng hiệu suất của toàn hệ thống.
Algorithm 1Thuật toán triệt nhiễu
1: Step 1: Khởi tạo số lượng cặp người dùngN
2: Xây dựng ma trận tiền mã hóa giảm nhiễu giữa các cặp cho người dùng thứ nhất.
3: Step 2 Thiết lập véc tơ kết hợp cho người dùng 1, để giảm độ phức tạp cho hệ thống, ta tính tốn đơn giản:w1,i=√1
M[1,1, ...,1]T.
4: Step 3Xây dựng ma trận tiền mã hóaP= [p1, ...,pN]
5: Step 4Xây dựng véc tơ kết hợp cho người dùng 2 dự trên kỹ thuật MRC:w2,i=H2,iv2,i
6: Véc tơv2,iđược tính tốn dựa trên khơng gian rỗng (null space) cua ma trận.
7: Step 5Tính tập giá trịUnhư ở công thức (3.28)
8: Lựa chọn lần lượt cho từng người dùng thứ hai thuộc nhóm S2 sao cho giá trịkw2,jH2,jpik2 là lớn nhất (*).
9: Step 6Đầu ra:P= [p1, ...,pN] ,W= [w1,1,w2,1, ...,w1,N,w2,N].
Giải thích thuật tốn: Thuật tốn bắt đầu bằng cách khởi tạo số lượng người dùng cho hệ thống, các người dùng đc chia làm N cặp, để tìm ra véc tơ mã hóa cho từng cặp và véc tơ kết hợp cho từng người dùng, đầu tiên véc tơ tiền mã
hóa sẽ được xác định nhằm mục đích triệt tiêu nhiễu cho người dùng thứ nhất của từng cặp để đơn giản cho hệ thống, véc tơ kết hợp của người thứ nhất được