Đánh giá hiệu năng của noma trong thông tin vô tuyến

Nội dung text: Đánh giá hiệu năng của noma trong thông tin vô tuyến

1. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) 36 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA NOMA TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾN PERFORMANCE EVALUATION OF NOMA IN WIRELESS COMMUNICATIONS Nguyễn Thị Thu Thảo1, Nguyễn Hoàng Tú1, Hồ Nhựt Minh2, Đỗ Duy Tân1, Trương Quang Phúc1 1Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, Việt Nam 2Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Cơ sở TP.HCM, Việt Nam Ngày toà soạn nhận bài 13/7/2021, ngày phản biện đánh giá 28/7/2021, ngày chấp nhận đăng 3/8/2021. TÓM TẮT Bài báo này nghiên cứu hiệu năng của kỹ thuật đa truy cập không trực giao (Non- Orthogonal Multiple Access – NOMA) trong thông tin vô tuyến. Đây là kỹ thuật được ứng dụng hiệu quả trong mạng 5G và hứa hẹn sẽ là ứng viên tiềm năng được sử dụng trong mạng 6G. Trong bài báo này, hiệu năng của NOMA được đánh giá qua giá trị tỉ lệ lỗi bit (Bit Error Rate – BER), tốc độ dữ liệu và xác suất dừng (Outage Probability – OP). Các giá trị này thu được thông qua mô phỏng hệ thống NOMA qua kênh truyền Rayleigh có chịu ảnh hưởng của nhiễu AWGN (Additive white Gaussian noise) ở cả hai trường hợp SIC (Successive Interference Cancellation) hoàn hảo và SIC không hoàn hảo. Nhìn chung, công suất phát càng tăng thì giá trị tốc độ dữ liệu sẽ càng cao đồng thời giá trị BER và OP sẽ được cải thiện đáng kể. Hơn nữa, kết quả phân tích cho thấy mô hình hệ thống NOMA cung cấp một nền tảng tốt phục vụ việc phát triển các kỹ thuật góp phần cải thiện chất lượng dịch vụ cho các hệ thống truyền thông dựa trên NOMA trong tương lai. Từ khóa: NOMA; SIC; BER; tốc độ dữ liệu; OP. ABSTRACT This paper studies the performance of Non-Orthogonal Multiple Access Technique (NOMA), which is effectively applied in 5G and a potential candidate in 6G. The performance of NOMA is assessed in terms of bit error rate (BER), data rate, and outage probability (OP), which are obtained through various simulation results in Matlab considering Rayleigh fading channels influenced by Additive White Gaussian Noise (AWGN) in both perfect Successive Interference Cancellation (SIC) and imperfect SIC. In general, as the transmit power increases, the data rate value increases accordingly while the BER and OP values are significantly improved. The analytical results show that NOMA provides a good foundation for the development of techniques that contribute to improving quality of service for future (wireless) communication systems. Keywords: NOMA; SIC; BER; data rate; OP. 1. GIỚI THIỆU pháp triển vọng để đạt được hiệu suất hệ Nhu cầu về dung lượng mạng, tốc độ và thống tốt hơn so với các kỹ thuật hiện có. thông lượng dữ liệu cao ngày càng tăng do sự NOMA được phân thành hai loại chính tăng trưởng mạnh mẽ trong lưu lượng di là ghép kênh miền công suất và ghép kênh động. Một trong những giải pháp để đáp ứng miền mã [1]. Cụ thể, ghép kênh miền mã có nhu cầu này là sử dụng kỹ thuật đa truy cập tiềm năng để tăng cường hiệu quả phổ nhưng không trực giao (Non-Orthogonal Multiple kỹ thuật này đòi hỏi băng thông truyền dẫn Access – NOMA). Đây được xem là giải cao và khó áp dụng vào các hệ thống thông Doi:
2. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 37 tin hiện tại. Mặt khác, ghép kênh miền công ưu của mạng 6G trong tương lai. Vì thế trong suất có cách thực thi đơn giản vì các hệ thống những năm gần đây, cả trong lẫn ngoài nước mạng hiện có không cần phải triển khai đã có nhiều công trình nghiên cứu được ra những thay đổi đáng kể. Ngoài ra, ghép kênh đời để làm rõ các vấn đề quanh kỹ thuật miền công suất không yêu cầu băng thông bổ NOMA khi ứng dụng vào hệ thống truyền sung để cải thiện hiệu quả phổ tần [2]. Vì thế thông không dây. Trong nước có thể kể đến NOMA miền công suất đã trở thành mô hình nghiên cứu [5], tác giả đã phân tích và đánh hiệu quả và được nghiên cứu phổ biến nhất giá hiệu suất hệ thống về xác suất dừng hoạt trong số các mô hình NOMA. động trong các kênh Rayleigh fading. Trong Do ghép kênh trong miền công suất nên nghiên cứu [6], tác giả đã phân tích hiệu suất hệ thống dùng kỹ thuật NOMA không cần NOMA khi truyền liên kết xuống nhóm đơn vị băng tần cơ sở (BBU) đến nhiều bộ phát quan tâm tính trực giao giữa các người dùng trong việc chia sẻ về tài nguyên ở miền thời sóng từ xa (RRH) phục vụ nhiều loại tế bào gian, miền tần số hay miền mã. Dung lượng (macro, micro, pico, femto). Ở ngoài nước ví hệ thống NOMA được tăng đáng kể so với dụ như nghiên cứu [7], tác giả đã xác minh các kỹ thuật cũ do kỹ thuật này có thể dễ tính ưu việt của hệ thống MIMO-NOMA so dàng được thực hiện cùng với các chùm tia với MIMO-OMA về cả tỷ lệ tổng và sự công hẹp để ghép kênh không gian, cung cấp sự bằng của các người dùng trong hệ thống. kết hợp giữa ghép kênh miền công suất và Trong nghiên cứu [8], tác giả đã cung cấp ghép kênh không gian. Lý do mà kỹ thuật tổng quan về khái niệm, tiềm năng và thách NOMA đáp ứng được yêu cầu về giảm độ trễ thức của NOMA miền công suất cho các hệ là vì khi mỗi người dùng sử dụng khối tài thống 5G. Hay trong nghiên cứu [9], tác giả nguyên hoàn chỉnh thì thông tin có thể truyền đã chỉ ra sự khác biệt về trạng thái kênh người dùng đã cải thiện hiệu suất bằng cách ngay lập tức theo yêu cầu [3]. Bên cạnh đó, mặc dù tài nguyên vô tuyến là có giới hạn tăng cường độ lợi phân tập người dùng trong nhưng trước đây việc cấp phát tài nguyên hệ thống NOMA. trong các hệ thống sử dụng kỹ thuật đa truy Mặc dù nhiều khía cạnh của NOMA đã cập trực giao (Orthogonal Multiple Access – được đào sâu trong các nghiên cứu trước đây, OMA) là riêng biệt cho mỗi người dùng nên tuy nhiên chưa có nghiên cứu tổng hợp về nguồn tài nguyên dần không đáp ứng đủ. Tuy nhiều thông số hiệu năng mà hệ thống đạt nhiên, trong hệ thống sử dụng kỹ thuật được khi áp dụng những kỹ thuật NOMA. NOMA miền công suất, hai hoặc nhiều người Do đó, bài báo này tổng hợp lại những khái dùng có thể chia sẻ cùng một tài nguyên vô niệm cơ bản trong NOMA, sau đó đánh giá tuyến, tín hiệu của các người dùng được gán ảnh hưởng của các thông số quan trọng lên các mức công suất khác nhau để máy phát hiệu năng của hệ thống NOMA theo dạng tỉ mã hóa xếp chồng phục vụ cho việc ghép lệ lỗi bit (Bit Error Rate – BER), xác suất kênh và máy thu giải mã tín hiệu của từng dừng (Outage Probability – OP) và tốc độ dữ người dùng bằng cách sử dụng kỹ thuật loại liệu thông qua các kết quả mô phỏng thực bỏ nhiễu liên tiếp (Successive Interference hiện trong Matlab. Cancellation – SIC) [4], nhờ vậy mà hệ thống Phần còn lại của bài báo này được tổ có thể tận dụng được tài nguyên vô tuyến mà chức như sau. Phần 2 trình bày mô hình hệ vẫn đáp ứng được nhu cầu của nhiều người thống và phân tích các biểu thức toán học dùng. liên quan tới NOMA. Phần 3 giải thích Với mục tiêu áp dụng kỹ thuật đáp ứng nguyên lý hoạt động của kỹ thuật SIC trong được mục đích phục vụ nhiều người dùng sử hệ thống NOMA. Phần 4 trình bày các kết dụng cùng một nguồn tài nguyên, NOMA trở quả mô phỏng và đánh giá hiệu năng của hệ thành kỹ thuật truy cập vô tuyến được ứng thống dựa vào thông số BER, OP và tốc độ dụng trong mạng 5G và là kỹ thuật được dữ liệu. Cuối cùng, chúng tôi rút ra kết luận mong đợi sẽ góp phần xây dựng nên sự tối và đề xuất hướng phát triển trong phần 5.
3. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) 38 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 2. MÔ HÌNH HỆ THỐNG Trong Hình 1, giả sử rằng tổng công suất So với truyền trực giao truyền thống, phát của BS là 푃 , hệ thống phải truyền đồng mục đích của kỹ thuật NOMA khi sử dụng kỹ thời tín hiệu 푛 đến UE-n và đến UE-f với thuật mã hóa xếp chồng tại máy phát là để cùng một tài nguyên vô tuyến, lúc này 푃 = tăng hiệu quả phổ và kỹ thuật SIC tại máy 푃푛 + 푃 . Trong đó, 푃푛 và 푃 lần lượt là công thu là để loại bỏ các tín hiệu gây nhiễu [10]. suất được BS phân bổ cho UE-n và UE-f Để đảm bảo chất lượng truyền thông thì thỏa mãn 푃푛 < 푃 để tuân theo nguyên tắc NOMA truyền không trực giao tại các đầu phân bổ công suất. Lượng công suất mà cuối, đưa vào thông tin bị nhiễu có chủ ý và người dùng được phân bổ sẽ tỉ lệ thuận với thực hiện giải điều chế nhằm phát hiện và khoảng cách từ người dùng đó tới BS, nghĩa xóa nhiễu đa người dùng. là người dùng nào ở càng xa BS thì sẽ được phân bổ càng nhiều công suất. Các hệ số Quá trình truyền thông tin của hệ thống phân bổ công suất 훼 và 훼 tương ứng cho NOMA được mô tả như sau. Tại máy phát 푛 của mạng NOMA đường xuống, các tín hiệu UE-n và UE-f thỏa mãn 훼푛 + 훼 = 1, hệ 푃 mong muốn của nhiều người dùng với các hệ số này được xác định khi 훼 = 푖 với 𝑖 = 푖 푃 số công suất được phân bổ khác nhau sẽ {푛, } [12]. Vì thế, tín hiệu mã hóa xếp được mã hóa xếp chồng trước khi được chồng từ BS đến hai người dùng được biểu truyền đi cho tất cả người dùng di động. Tại diễn như sau [13]: máy thu của mỗi người dùng, quá trình SIC được giả định thực hiện liên tiếp cho đến khi = √푃 (√훼푛 푛 + √훼 ). (1) tín hiệu của người dùng được khôi phục. Hệ Tín hiệu nhận được ở bất kỳ người dùng số phân bổ công suất của người dùng được 𝑖 nào sau khi đi qua kênh Rayleigh fading có phân bổ tỷ lệ nghịch với điều kiện kênh của sự ảnh hưởng của nhiễu AWGN được biểu họ [11]. Do đó, người dùng có công suất diễn như sau [13]: truyền cao hơn sẽ xem tín hiệu của người dùng khác là nhiễu nên nó sẽ khôi phục tín 푖 = ℎ푖 + 푤푖. (2) hiệu của mình ngay lập tức mà không cần Trong đó, ℎ là hệ số kênh Rayleigh thực hiện bất kỳ quá trình SIC nào, những 푖 fading ở người dùng 𝑖 và 푤 là nhiễu AWGN người dùng khác có công suất truyền thấp của người dùng (với 푤 ~ (0; 휎2) tuân hơn thì cần thực hiện các quy trình SIC. Để 푖 푖 theo phân phối Gaussian có giá trị trung bình minh họa cho quá trình này, chúng tôi xét 2 đường xuống của hệ thống NOMA miền bằng 0 và phương sai là 휎푖 ). công suất gồm một trạm gốc (Base station – Do UE-n ở gần trạm BS nên sẽ có ít BS) và hai người dùng sao cho một người nhiễu và được phân bổ công suất thấp hơn so dùng gần BS và người dùng còn lại ở xa với với UE-f. Vì thế, UE-n xem tín hiệu của UE- BS lần lượt ký hiệu là UE-n và UE-f như f là nhiễu cần loại bỏ bằng kỹ thuật SIC. Quá minh họa trên Hình 1. trình giải mã ở hai người dùng được trình bày tiếp theo. 2.1. Giải mã NOMA ở UE-f: Thay (1) vào (2) với 𝑖 = để thu được biểu thức (3) thể hiện tín hiệu nhận được ở UE-f sau khi truyền qua kênh ℎ : = ℎ √푃(√훼푛 푛 + √훼 ) + 푤 (3) Hình 1. Mô hình đường truyền xuống của hệ trong đó ℎ √푃√훼 là thành phần mong thống NOMA. muốn nhận được do nó được giải mã trực
4. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 39 tiếp từ , ℎ √푃√훼푛 푛 là nhiễu và có công của UE-f được xem là nhiễu liên tiếp cần suất thấp. được loại bỏ. Sau khi loại bỏ tín hiệu của UE-f bằng SIC, thông số SINR ở UE-n để Tỷ số tín hiệu trên can nhiễu và tạp âm giải mã tín hiệu của chính nó được biểu diễn (SINR) tại UE-f được biểu diễn như sau: như sau: 푃 훼 푃 훼 훾 = (4) 푛 푛 푃 훼 + 휎 2 훾푛 = 2 (9) 푛 푒 푛푃 훼 + 휎푛 trong đó là độ lợi kênh của UE-f và được trong đó 푒 là là hệ số lan truyền lỗi và có 2 xác định bởi = |ℎ | . giá trị trong khoảng 0 ≤ 푒 ≤ 1. Đây là phần tín hiệu của UE-f còn sót lại ở UE-n do Từ biểu thức (4), tốc độ dữ liệu có thể lỗi SIC. đạt được tại UE-f được biểu diễn như sau [13]: Từ biểu thức (9), tốc độ dữ liệu có thể đạt được tại UE-n sau khi SIC được biểu diễn 푅 = 푙표 2(1 + 훾 ) như sau [13]: 푃 훼 (5) 푅푛 = 푙표 2(1 + 훾푛) = 푙표 2 (1 + 2) 푃 훼푛 + 휎 푛푃 훼푛 (10) = 푙표 2 (1 + 2) 2.2. Giải mã NOMA ở UE-n: 푒 푛푃 훼 + 휎푛 Tương tự như đối với UE-f, thay (1) vào Trong trường hợp SIC hoàn hảo thì (2) với 𝑖 = 푛 để thu được biểu thức (6) thể thành phần 푒 trong biểu thức (7) và (10) sẽ hiện tín hiệu nhận được ở UE-n sau khi bằng không. Khi đó, biểu thức (9) và (10) lần truyền qua kênh ℎ푛: lượt biểu diễn thông số SINR ở UE-n để giải mã tín hiệu của chính nó và tốc độ dữ liệu có = ℎ √푃 (√훼 + √훼 ) + 푤 (6) 푛 푛 푛 푛 푛 thể đạt được tại UE-n sau khi SIC lần lượt trong đó ℎ푛√푃√훼푛 푛 là thành phần mong được biểu diễn lại như sau: muốn nhận được và có công suất thấp, 푛푃 훼푛 훾′ = (11) ℎ 푃 훼 là nhiễu. 푛 2 푛√ √ 휎푛 ′ ′ Thông số SINR tại UE-n để giải mã tín 푅푛 = 푙표 2(1 + 훾푛) hiệu của UE-f trước khi SIC được biểu diễn 푛푃 훼푛 (12) như sau: = 푙표 2 (1 + 2 ) 휎푛 푛푃 훼 훾 = (7) Trường hợp xấu nhất xảy ra khi 푒 = 1, 푛 푃 훼 + 휎 2 푛 푛 푛 điều này nghĩa là UE-n hoàn toàn không thể trong đó 푛 là độ lợi kênh của UE-n và được thực hiện SIC để loại bỏ tín hiệu của UE-f 2 xác định bởi 푛 = |ℎ푛| . nên UE-n xem cả tín hiệu thông tin cần nhận được của chính UE-n là nhiễu. Từ biểu thức (7), tốc độ dữ liệu có thể đạt được tại UE-n trước khi SIC được biểu Để xác định được thông số OP chúng tôi diễn như sau [13]: đặt ngưỡng SINR của UE-f và UE-n lần lượt là 훾̅ và 훾̅ . Xác suất dừng hoạt động của 푅 = 푙표 (1 + 훾 ) 푛 푛 2 푛 UE-f và UE-n sau khi đi qua kênh Rayleigh (8) 푛푃 훼 fading lần lượt được biểu diễn như sau [14]: = 푙표 2 (1 + 2). 푛푃 훼푛 + 휎푛 푃 = 푃{훾 < 훾̅ } (13) Trước khi giải mã tín hiệu của chính mình thì UE-n phải thực hiện SIC để loại bỏ 푃푛 = 푃{훾 푛 < 훾̅ || 훾푛 < 훾̅푛}. (14) tín hiệu của UE-f, đối với UE-n thì tín hiệu
5. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) 40 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh Xét hệ thống trên kênh truyền Rayleigh gần. Trong khi đó, SIC là kỹ thuật được sử fading, ta có hàm CDF của mỗi người dùng là: dụng ở máy thu trong truyền dữ liệu không dây để giải mã nhiều gói dữ liệu truyền đến 퐹 ( ) = 1 − 푒− . (15) đồng thời. Trong một hệ thống thông thường, Từ (13) và (15), ta có OP tại UE-f được nhiều gói đến cùng một lúc sẽ gây ra xung biểu diễn như sau: đột, tuy nhiên nhờ SIC mà máy thu giải mã tín hiệu tốt hơn và tránh được xung đột giữa 푃 = 푃{훾 < 훾̅ } các tín hiệu nhận được. Ý tưởng của SIC là 푃 훼 giải mã các người dùng khác nhau một cách = P { 2 < 훾̅ } tuần tự, tức là sự can thiệp của những người 푃 훼푛 + 휎 dùng được giải mã sẽ được loại trừ trước khi 2 (17) 훾̅ 휎 giải mã những người dùng khác [15]. = P { < } 푃 훼 − 훾̅ 푃 훼푛 Kỹ thuật SIC được phân thành hai loại là − SIC hoàn hảo và SIC không hoàn hảo [15]. = 퐹 ( ) = 1 − 푒 . Trong quá trình thực hiện SIC, điều quan Từ (14) và (15), ta có OP tại UE-n được trọng là phải xác định được thứ tự giải mã, biểu diễn như sau: trước tiên người dùng gần BS hơn sẽ ước tính dữ liệu nhận được tại người dùng xa BS 푃푛 = 푃{훾 푛 < 훾̅ || 훾푛 < 훾̅푛} hơn. Nếu ước tính xảy ra sai sót, thì lỗi này 푃 훼 sẽ phản ánh trong việc giải mã thông tin của = P {( 2 푛푃 훼푛 + 휎푛 chính người dùng gần [16]. Nói cách khác, < 훾̅ ) người dùng gần phải giải mã cả dữ liệu của người dùng xa và dữ liệu của chính mình một cách chính xác, bất kỳ lỗi nào trong việc giải 푛푃 훼푛 (18) mã dữ liệu của người dùng xa hoặc dữ liệu ‖( 2 < 훾̅푛)} của chính người dùng gần cũng sẽ gây ảnh 푒 푛푃 훼 + 휎푛 hưởng đến hiệu năng của hệ thống. 2 훾̅ 휎푛 = P {( 푛 < ) 푃 훼 − 훾̅ 푃 훼푛 2 훾̅̅̅푛̅휎푛 ‖( 푛 < )}. 푃 훼푛 − 훾̅̅̅푛̅푒 푃 훼 Đặt: 푛 = 훾̅̅̅̅휎 2 훾̅̅̅̅휎 2 max ( 푛 , 푛 푛 ) 푃 훼 − 훾̅̅̅ ̅푃 훼푛 푃 훼푛 − 훾̅̅̅푛̅푒 푃 훼 Suy ra: Hình 2. Quy trình giải mã SIC của hệ thống 푃푛 = P{ 푛 < 푛} NOMA có hai người dùng. (19) − 푛 푛 Giả sử xem xét hệ thống gồm hai người = 퐹 푛( 푛) = 1 − 푒 . dùng thì quy trình SIC được thể hiện qua 3. KỸ THUẬT LOẠI BỎ NHIỄU LIÊN Hình 2 và được giải thích như sau. Tại UE-f: TIẾP (SIC) vì ở xa BS được phân bổ công suất lớn hơn Có nhiều kỹ thuật có thể giảm nhiễu nên người dùng này sẽ thực hiện giải mã trực trong mạng không dây như căn chỉnh nhiễu tiếp từ tín hiệu nhận được để thu được tín và tiền mã hóa Costa [15], nhưng các kỹ hiệu lúc chưa bị mã hóa xếp chồng của chính thuật này thường phụ thuộc nhiều vào thông mình. Tại UE-n: ngược lại so với UE-f thì tin trạng thái kênh tại các máy phát, do đó người dùng này được phân bổ công suất nhỏ chúng ít có khả năng được triển khai vào các hơn nên nó xem tín hiệu của UE-f là nhiễu và hệ thống không dây thực tế trong tương lai cần phải thực hiện SIC để loại bỏ dữ liệu
6. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 41 nhiễu này, sau đó mới giải mã để thu được dữ ● Không áp dụng bất kỳ mô hình mất liệu của chính mình. đường dẫn nào và giả định rằng cả hai 3.1. SIC hoàn hảo người dùng đều ở khoảng cách bằng nhau từ BS. Trong trường hợp SIC hoàn hảo, UE-n được xem là đã hoàn tất giải mã và có đầy đủ ● Sử dụng điều chế BPSK cho cả hai thông tin tín hiệu của UE-f. Lúc này, nhiễu từ người dùng nên chỉ xem xét thành phần tín hiệu của UE-f được xem là hoàn toàn bị thực của pha trong khi AWGN phức. loại bỏ tại UE-n. Đối với bộ thu SIC lý Với mô hình hệ thống đã đề xuất như tưởng, việc phát hiện tín hiệu cho UE-f và Hình 1, chúng tôi thiết lập các thông số mô UE-n lần lượt được biểu diễn như sau [17]: phỏng như sau: Bảng 1. Các thông số mô phỏng. ′ − 푛√푃 훼푛 ̂ = ⟨ ⟩ (13) √푃 훼 Thông số Đơn vị Giá trị 5 ′ 푛 Mẫu Monte Carlo 10 ̂푛 = ⟨ ⟩ (14) √푃 훼푛 Hệ số suy hao 4 Lý tưởng nhất khi SIC hoàn hảo thì Băng thông hệ thống MHz 1 biểu thức (6) biểu diễn tín hiệu nhận được ở Hệ số phân bổ công UE-n được biểu diễn lại như sau: 0,25 suất cho UE-n ′ = ℎ √푃 훼 + 푤 . (15) 푛 푛 푛 푛 푛 Hệ số phân bổ công 0,75 3.2. SIC không hoàn hảo suất cho UE-f Trong thực tế, quá trình xử lý SIC sẽ sót Công suất phát dBm 0 đến 40 lại một lượng nhiễu của UE-f gây ra trường −1.5 hợp SIC không hoàn hảo. Khi người dùng có Xác suất lỗi SIC 10 phân bổ công suất cao bị giải mã sai, lỗi sẽ Kết quả mô phỏng BER của hệ thống tiếp tục truyền sang người dùng có phân bổ NOMA trong kênh AWGN được biểu diễn công suất thấp hơn, điều này làm sai lệch qua Hình 3 như sau: thông tin tín hiệu của UE-f tại UE-n bằng cách thêm các hiệu ứng của kênh Rayleigh fading và AWGN [15]. Lỗi SIC có thể là kết quả của nhiều lý do khác nhau như đồng bộ hóa, lỗi ước tính kênh, chất lượng máy thu, điều kiện môi trường tác động, dẫn đến lỗi SIC còn sót lại nhiều hay ít để gây nên trường hợp SIC không hoàn hảo. 4. MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG 4.1. Tỉ lệ lỗi bit của hệ thống NOMA 4.1.1. BER trong kênh AWGN Hình 3. Kết quả mô phỏng BER của hệ thống Áp dụng các giả sử sau vào quá trình mô NOMA trong kênh AWGN. phỏng BER của hệ thống NOMA trong kênh AWGN có hai người dùng: Kết quả trên Hình 3 cho thấy đồ thị biểu diễn BER là đường cong có xu hướng thác ● Hệ thống được mô phỏng thực hiện truyền nước. Trong đó, UE-n có BER cao hơn so đường xuống từ BS đến hai người dùng.
7. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) 42 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh với UE-f đặc biệt là khi công suất phát thấp, Hình 4 cho thấy thông số BER của hệ điều này là do UE-n phải thực hiện SIC. BER thống NOMA trong kênh Rayleigh fading của UE-n trong trường hợp SIC không hoàn chịu ảnh hưởng của nhiễu AWGN cũng có xu hảo sẽ cao hơn khi SIC hoàn hảo vì lúc này hướng giảm dần khi công suất phát tăng và lý tại UE-n phải chịu ảnh hưởng của phần nhiễu do của sự khác biệt về giá trị BER giữa UE-n chưa được loại bỏ hết từ UE-f. so với UE-f trong trường hợp này tương tự 4.1.2. BER trong kênh Rayleigh có chịu ảnh như trong trường hợp kênh của Hình 3 đã hưởng của nhiễu AWGN được giải thích. Cụ thể, khi công suất phát tăng thì BER của UE-n trong trường hợp SIC Giả định kênh AWGN thực chất không không hoàn hảo là cao nhất và BER của UE-f khả dụng trong các ứng dụng thời gian thực là thấp nhất. Tuy nhiên, khi xét tại cùng một vì truyền thông hông dây phức tạp hơn do lan mức công suất phát thì BER của cả hai người truyền đa đường và chịu ảnh hưởng bởi dùng trong kênh Rayleigh fading chịu ảnh fading. Tại máy thu, do chuyển động nhiệt hưởng của nhiễu AWGN cao hơn so với BER của các hạt mang điện nên khi hoạt động sẽ của cả hai người dùng trong kênh truyền sinh ra nhiệt lượng, tạo ra nhiễu trắng có AWGN do các tín hiệu phải cộng thêm phần phân bố Gauss tác động cộng với tín hiệu thu nhiễu AWGN. được trong kênh. Trong mô phỏng hệ thống 4.1.3. Đánh giá kết quả mô phỏng BER của dùng kỹ thuật NOMA thì AWGN đại diện hệ thống NOMA trong kênh AWGN và cho nhiễu nhiệt ở phía máy thu. Vì thế, để trong kênh Rayleigh có chịu sự ảnh nâng cao tính thực tế của mô hình hệ thống hưởng của nhiễu AWGN thì cần xem xét các thông số hiệu năng của hệ thống NOMA trong kênh Rayleigh fading Từ kết quả mô phỏng thông số BER của có chịu sự ảnh hưởng của nhiễu AWGN. hệ thống NOMA ở Hình 3 và Hình 4, chúng tôi rút ra các nhận xét chung như sau: Các thông số mô phỏng tương tự như mô phỏng BER trong kênh AWGN. Tuy nhiên, ● Giá trị của thông số BER tỉ lệ nghịch với cần thiết lập bổ sung các thông số như: hệ số công suất phát, cụ thể là BER của hệ suy hao là 4, khoảng cách của các người thống giảm dần khi công suất phát tăng. dùng đến BS của UE-n và UE-f lần lượt là ● Đồ thị đường cong biểu diễn BER có xu 500m và 1000m, hệ số fading, nhiễu AWGN. hướng giảm dần hình thác nước. Khi Kết quả mô phỏng BER của hệ thống NOMA khoảng cách từ các người dùng đến BS trong kênh Rayleigh fading chịu ảnh hưởng bằng nhau thì độ lớn của BER phụ thuộc của nhiễu AWGN được thể hiện trên Hình 4. vào độ lớn của hệ số phân bổ công suất, người dùng nào có hệ số phân bổ công suất lớn hơn thì sẽ có BER nhỏ hơn. ● Khi SIC không hoàn hảo sẽ làm giá trị BER của UE-n cao nhất khi so sánh với trường hợp khi SIC hoàn hảo và giá trị BER của UE-f. 4.2. Tốc độ dữ liệu của hệ thống NOMA Bên cạnh BER thì tốc độ dữ liệu của các người dùng trong hệ thống cũng là một thông số quan trọng để đánh giá được chất lượng của hệ thống. Thông số này biểu thị cho lượng dữ liệu được truyền đi trong một đơn Hình 4. Kết quả mô phỏng BER của hệ thống vị thời gian, giá trị càng cao thì độ trì hoãn NOMA trong kênh truyền Rayleigh có chịu sự khi truyền thông tin từ BS đến người dùng ảnh hưởng của nhiễu AWGN. càng được khắc phục.
8. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 43 Các giá trị mô phỏng được thiết lập giống mô phỏng xác suất dừng của hệ thống như mô phỏng BER của hệ thống NOMA NOMA được biểu diễn trên Hình 6. Kết quả trong kênh Rayleigh đã trình bày. Kết quả mô cho thấy đồ thị phân tích lý thuyết và đồ thị phỏng tốc độ dữ liệu của hệ thống NOMA mô phỏng tương đồng nhau, khi công suất được biểu diễn qua Hình 5 như sau: phát càng tăng thì OP của hệ thống càng giảm. Tại UE-n, khi SIC không hoàn hảo thì giá trị của OP sẽ cao hơn khi SIC hoàn hảo và giá trị chênh lệch của OP tại UE-n trong hai trường hợp này phụ thuộc vào giá trị lỗi SIC còn lại trong quá trình giải mã. Hình 5. Kết quả mô phỏng tốc độ dữ liệu của hệ thống NOMA. Hình 5 biểu diễn tốc độ dữ liệu của các người dùng trong hệ thống NOMA theo công suất phát của BS. Tốc độ dữ liệu của UE-n trong cả hai trường hợp SIC đều cao hơn hẳn so với UE-f do khoảng cách tính từ BS. Tuy Hình 6. Kết quả mô phỏng OP của hệ thống nhiên, khi xem xét cụ thể UE-n trong hai NOMA. trường hợp SIC thì ở trường hợp SIC hoàn 5. KẾT LUẬN hảo do không chịu tác động của nhiễu từ UE- n nên tốc độ dữ liệu lúc này cao hơn đáng kể Trong nội dung bài báo này, chúng tôi đã so với trường hợp SIC không hoàn hảo tóm tắt lại nguyên lý hoạt động của hệ thống (đường cong đồ thị tăng với chiều hướng dốc thông tin vô tuyến ứng dụng kỹ thuật đứng hơn). Trong khi đó, tốc độ dữ liệu của NOMA, xem xét cả trường hợp SIC hoàn hảo UE-n khi SIC không hoàn hảo và UE-f tăng và không hoàn hảo. Nhiều kết quả mô phỏng không đáng kể khi tăng công suất phát của đã được trình bày để đánh giá hiệu năng của BS và có xu hướng không tăng nữa khi công hệ thống theo dạng BER, tốc độ dữ liệu và suất phát đủ lớn, ví dụ 푃 > 30 . OP. Bài báo có thể được xem như là một nguồn tài liệu tham khảo cho sinh viên các 4.3. Xác suất dừng của hệ thống NOMA ngành liên quan đến mạng viễn thông khi tìm Xác suất dừng được định nghĩa là xác hiểu kỹ thuật NOMA. suất mà tốc độ dữ liệu có thể đạt được tức Hướng phát triển tiềm năng của nghiên thời nhỏ hơn tốc độ dữ liệu ngưỡng được cứu này có thể là phân tích và đánh giá hiệu định trước để đảm bảo chất lượng hệ thống năng của hệ thống thông tin vô tuyến ứng [18]. Nếu giá trị tức thời lớn hơn ngưỡng thì dụng kỹ thuật NOMA với số lượng lớn người chất lượng truyền thông tin được thỏa mãn. dùng, kết hợp với các kỹ thuật loại bỏ can Ngoài các giá trị mô phỏng được thiết nhiễu phức tạp hơn. Ngoài ra, có thể kết hợp lập giống như mô phỏng BER của hệ thống công nghệ bề mặt phản xạ thông minh NOMA trong kênh Rayleigh đã trình bày, mô (Reconfigurable Intelligent Surface - RIS) phỏng này chúng tôi thiết lập thêm giá trị [19] vào mô hình hệ thống sử dụng NOMA ngưỡng SINR cho UE-f và UE-n lần lượt là 1 để cải thiện tốc độ luồng thông tin mà người dB và 2 dB. Kết quả phân tích lý thuyết và dùng có thể nhận được.
9. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) 44 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] L. Dai, B. Wang, Z. Ding, Z. Wang, S. Chen and L. Hanzo, “A Survey of Non- Orthogonal Multiple Access for 5G”, in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 20, no. 3, pp. 2294-2323, thirdquarter 2018. [2] L. Dai, B. Wang, Y. Yuan, S. Han, C. I, and Z. Wang, “Non-orthogonal multiple access for 5G: solutions, challenges, opportunities, and future research trends”, IEEE Communications Magazine, vol. 53, no. 9, pp. 74-81, Sep. 2015. [3] Saurabh Srivastava, Prajna Parimita Dash, and Sanjay Kumar “Analysis of NOMA: In Capacity Domain”, Jul. 2020. [4] Jie Mei, Lei Yao, Hang Long, and Kan Zheng, “Joint User Pairing and Power Allocation for Downlink Non-Orthogonal Multiple Access Systems”, 2016 IEEE International Conference on Communications (ICC), pp. 1-6, May 2016. [5] Nguyen Duc Anh and Pham Ngoc Son, “Performance Analysis and Evaluation of Underlay Two-Way Cooperative Networks with NOMA”, 2020 5th International Conference on Green Technology and Sustainable Development (GTSD), Nov. 2020. [6] Thuy-Duong Nguyen, Van-Ca Phan, Phuc Q. Truong, “Energy Efficient Performance Analysis of NOMA for Wireless Down-link in Heterogeneous Networks under Imperfect SIC”, 2019 International Conference on System Science and Engineering (ICSSE), Jul. 2019. [7] Ming Zeng, Animesh Yadav, Octavia A. Dobre, Georgios I. Tsiropoulos and H. Vincent Poor, “Capacity Comparison Between MIMO-NOMA and MIMO-OMA With Multiple Users in a Cluster”, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 35, no. 10, pp. 2413 - 2424, Oct. 2017. [8] SM Riazul Islam, Ming Zeng and Octavia A. Dobre, “NOMA in 5G Systems: Exciting Possibilities for Enhancing Spectral Efficiency”, IEEE 5G Tech Focus, vol. 1, no. 2, pp. 1-6, Jun 2017. [9] Fei Liu and Marina Petrova, “Dynamic Power Allocation for Downlink Multi-Carrier NOMA Systems”, IEEE Communications Letters, vol. 22, no. 9, pp. 1930 - 1933, Sep 2018. [10] Pei Sun, Weina Yuan and Hua Cheng, “A Novel Successive Interference Cancellation Arithmetic Based on NOMA System”, International Conference on Network, Communication, Computer Engineering (NCCE), vol. 147, pp. 1951-6851, May 2018. [11] Mahmoud Aldababsa, Mesut Toka, Selahattin Gokceli, Gunes Karabulut Kurt and Oğuz Kucur, “A Tutorial on Nonorthogonal Multiple Access for 5G and Beyond”, Wireless Communications and Mobile Computing, pp. 1-24, Jun. 2018. [12] Jinho Choi, “On the Power Allocation for a Practical Multiuser Superposition Scheme in NOMA Systems”, IEEE Communications Letters, vol. 20, no.3, pp. 438 - 441, Mar 2016. [13] Haijian Sun, Bei Xie, Rose Qingyang Hu and Geng Wu, “Non-orthogonal Multiple Access with SIC Error Propagation in Downlink Wireless MIMO Networks”, 2016 IEEE 84th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall), invited paper, Sep 2016. [14] Xuesong Liang, Xinbao Gong, Yongpeng Wu, Derrick Wing Kwan Ng and Tao Hong, “Analysis of Outage Probabilities for Cooperative NOMA Users with Imperfect CSI”, 2018 IEEE 4th Information Technology and Mechatronics Engineering Conference (ITOEC), pp. 1 - 7, Dec 2018. [15] Xinchen Zhang and Martin Haenggi, “The Performance of Successive Interference Cancellation in Random Wireless Networks”, IEEE Transactions on Information Theory, vol. 60, no. 10, pp. 6368-6388, Oct. 2014. [16] Muhammad Rehan Usman, Arsla Khan, Muhammad Arslan Usman, Yun Seong Jang and Soo Young Shin, “On the performance of perfect and imperfect SIC in downlink non orthogonal multiple access (NOMA)”, International Conference on Smart Green Technology in Electrical and Information Systems (ICSGTEIS), pp. 102–106, Oct 2016.
10. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 65 (08/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 45 [17] Muhammad Basit Shahab, Md Fazlul Kader and Soo Young Shin, “Simulink implementation of non-orthogonal multiple access over AWGN and Rayleigh fading channels”, International Conference on Smart Green Technology in Electrical and Information Systems (ICSGTEIS), pp. 107–110, Oct 2016. [18] Shenhong Li, “Outage probability analysis and robust power allocation for downlink Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) system”, Loughborough University, Sep 2020. [19] YLiu, Yuanwei and Liu, Xiao and Mu, Xidong and Hou, Tianwei and Xu, Jiaqi and Di Renzo, Marco and Al-Dhahir, Naofal, “Reconfigurable Intelligent Surfaces: Principles and Opportunities”, in IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2021. Tác giả chịu trách nhiệm bài viết: Nguyễn Thị Thu Thảo Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh Email: 17141229@student.hcmute.edu.vn