Xem mẫu
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)
ánh giá £nh h˜ng cıa kênh truy∑n Double Rayleigh ∏n hª
thËng chuy∫n ti∏p a truy nh™p không tr¸c giao
Lê Vi∏t V´n⇤ , Nguyπn Danh Khoa⇤ , VÙ Anh Tußn⇤ ,
Võ Quang DÙng⇤ , Nguyπn Th‡ Thái Hòa⇤ , Tr¶n M§nh Hoàng⇤
⇤ Telecommunication
University, Khánh Hòa, Vietnam
Emails: vietvana8@gmail.com, nguyenkhoavn73@gmail.com, vuanhtuansqtt@gmail.com,
voquangdung.sqtt@gmail.com, thaihoa.nhatrang@gmail.com, tranmanhhoang@tcu.edu.vn
Tóm t≠t nÎi dung— a truy nh™p không tr¸c giao (NOMA: Î thßp ∫ ánh dßu phân biªt ∞c i∫m khác nhau cıa các
non-orthogonal multiple access) là gi£i pháp kæ thu™t ˜Òc d¸ tín hiªu t˜Ïng ˘ng vÓi t¯ng ng˜Ìi dùng. T§i phía thu th¸c
ki∏n s≥ thay th∏ cho a truy nh™p tr¸c giao (OMA: orthogonal hiªn gi£i tr£i phÍ tách tín hiªu ã nh™n ˜Òc theo mã t˜Ïng
multiple access) trong các hª thËng thông tin th∏ hª mÓi (5G:
˘ng, ph˜Ïng pháp tách tín hiªu này cÙng d¸a vào kæ thu™t
fifth generation, 6G: sixth G) do hiªu qu£ s˚ dˆng phÍ t¶n cıa kˇ
thu™t NOMA cao hÏn. Bên c§nh ó, kênh truy∑n Double Rayleigh SIC [2], [6]. Ngoài ra, khi kh£o sát các hª thËng NOMA
˜Òc s˚ dˆng ∫ mô hình hóa cho các kênh truy∑n vô tuy∏n cıa cÙng ˜Òc phân chia thành hª thËng NOMA ˜Ìng lên và hª
các thi∏t b‡ truy∑n thông ∞t trên ph˜Ïng tiªn giao thông khi thËng NOMA ˜Ìng xuËng.
tËc Î di chuy∫n t˜Ïng Ëi lÓn. Trong bài báo này, ánh giá £nh Trong kæ thu™t NOMA mi∑n công sußt ˜Ìng xuËng, ng˜Ìi
h˜ng cıa kênh Double Rayleigh lên hiªu n´ng hª thËng NOMA dùng có i∑u kiªn kênh kém hÏn ˜Òc gán vÓi m˘c công xußt
mi∑n công sußt chuy∫n ti∏p hai ch∞ng. Bi∫u th˘c xác sußt d¯ng lÓn hÏn, và ng˜Òc l§i. Ph˜Ïng th˘c phân bÍ công sußt này
(OP: outage probability), thông l˜Òng (⌧ throughput) cıa mÈi
ng˜Ìi dùng ˜Òc trình bày d˜Ói d§ng công th˘c t˜Ìng minh. S˚ nh¨m mˆc ích £m b£o công b¨ng m˘c n´ng l˜Òng nh™n t§i
dˆng mô ph‰ng Monte-Carlo ∫ ki∫m ch˘ng các k∏t qu£ phân mÈi ng˜Ìi dùng là t˜Ïng ˜Ïng nhau [7], [8]. Ngoài ra tø lª
tích và ánh giá ph©m chßt hª thËng. Bên c§nh ó, kh£o sát xác gán công sußt cho các ng˜Ìi dùng có th∫ th¸c hiªn theo tính
sußt lÈi bít (BER: Bit error ratio) thông qua k∏t qu£ mô ph‰ng chßt ˜u tiên d‡ch vˆ cıa ng˜Ìi dùng; t˘c là ng˜Ìi dùng có ˜u
hª thËng. So sánh ph©m chßt OP, thông l˜Òng, BER hai mô tiên cao hÏn ˜Òc gán vÓi m˘c công sußt lÓn hÏn, ng˜Ìi dùng
hình kênh Rayleigh và Double Rayleigh cho thßy s¸ di Îng cıa có ˜u tiên thßp hÏn ˜Òc gán m˘c công sußt nh‰ hÏn [9]–[11].
các thi∏t b‡ £nh h˜ng áng k∫ ∏n hiªu n´ng cıa hª thËng.
Trong hª thËng NOMA ˜Ìng lên, th¸c hiªn gán công sußt
T¯ khóa: NOMA, V2V, SIC, Relay, OP, Double Rayleigh,
ng˜Òc l§i vÓi ph˜Ïng th˘c gán cho ˜Ìng xuËng, t˘c là ng˜Ìi
throughput.
dùng g¶n ( i∑u kiªn kênh tËt) gán m˘c công sußt lÓn hÏn.
ánh giá ph©m chßt hª thËng NOMA cÙng d¸a trên các
I. GIŒI THIõU
tham sË t˜Ïng t¸ nh˜ các hª thËng truy∑n thông hiªn t§i,
a truy nh™p không tr¸c giao (NOMA: non-orthogonal bao gÁm xác sußt d¯ng (OP: outage probability), dung l˜Òng
multiple access) ˜Òc xem xét là kæ thu™t h˘a hµn nh¨m thay ergodic (EC: ergodic capacity), tø lª lÈi bít (BER: bit error
th∏ cho các ph˜Ïng th˘c a truy nh™p vô tuy∏n hiªn nay hª ratio) ho∞c tø lª lÈi kí hiªu (symbol error ratio). Ví dˆ trong
thËng 5G (5G: fifth generation) và các hª thËng 6G (6G: sixth [12] ã kh£o sát OP và EC cıa mÎt hª thËng NOMA. Tuy
generation) do NOMA áp ˘ng tËt v∑ hiªu qu£ s˚ dˆng phÍ t¶n nhiên, trong [12] các tác gi£ xem xét hª thËng NOMA ˜Ìng
so vÓi các hª thËng a truy nh™p tr¸c giao (OMA: orthogonal xuËng t¯ tr§m gËc (BS: Based station) ∏n nhi∑u ng˜Ìi dùng
multiple access) [1]–[3]. Tuy mÓi ˜Òc nghiên c˘u, nh˜ng kˇ ˜Òc ∞t ng®u nhiên trong cùng bán kính. OP và EC cÙng ã
thu™t NOMA ã xây d¸ng thành chu©n trong các hª thËng ˜Òc kh£o sát trong công trình [13]. Các tác gi£ ã xem xét
truy∑n hình tiên ti∏n ATSC 3.0 (ATSC: Advanced Television ph˜Ïng th˘c phân bÍ công sußt d¸a vào i∑u kiªn kênh truy∑n
Systems Committee) [4], ây là chu©n truy∑n hình qu£ng bá cıa các ng˜Ìi dùng, ây là ph˜Ïng th˘c phân bÍ công sußt
th∏ hª mÓi cıa HÒp chıng quËc Hoa K˝ (US: United State). ˜Òc s˚ dˆng phÍ bi∏n khi thi∏t k∏ hª thËng NOMA. Phân
Hiªn t§i NOMA ˜Òc phân thành 2 nhóm chính d¸a vào tích OP cıa hª thËng NOMA trong môi tr˜Ìng vô tuy∏n nh™n
ph˜Ïng pháp x∏p chÁng (SC: Superposition Coding) tín hiªu th˘c (CR: cognitive radio) ã ˜Òc các tác gi£ trong [14] th¸c
ó là NOMA theo mi∑n công sußt và NOMA theo mi∑n mã. hiªn. Trong ó, mÎt ng˜Ìi dùng óng vai trò nh˜ là nút thu
NOMA theo mi∑n công sußt là tín hiªu cıa mÈi ng˜Ìi dùng cıa m§ng sÏ cßp b‡ ràng buÎc m˘c công sußt ∏n.
(trên cùng mÎt t¶n sË, thÌi gian ho∞c mã) ˜Òc phân bÍ (gán) Trong công trình [15] các tác gi£ ã kh£o sát hª thËng
mÎt m˘c công sußt khác nhau tùy theo chßt l˜Òng kênh truy∑n NOMA bao gÁm ˜Ìng lên và ˜Ìng xuËng, trong ó ph˜Ïng
ho∞c theo m˘c ˜u tiên cıa t¯ng ng˜Ìi dùng. T§i ¶u thu th˘c phân bÍ công sußt Îng theo ˜u tiên chßt l˜Òng d‡ch vˆ
th¸c hiªn kæ thu™t lo§i b‰ nhiπu nËi ti∏p (SIC: Successive (QoS: Quality of Service) ˜Òc áp dˆng. Trên cÏ s k∏t qu£
Interference Cancelation) ∫ tách tín hiªu [5]. NOMA theo nh™n ˜Òc t¯ các phân tích trong bài báo, các tác gi£ k∏t lu™n
mã (Code-Domain NOMA) là s˚ dˆng kˇ thu™t tr£i phÍ m™t r¨ng, vÓi ph˜Ïng th˘c phân bÍ công sußt thích nghi theo i∑u
ISBN: 978-604-80-5076-4 251
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)
kiªn ng˜Ìi dùng có hiªu qu£ cân b¨ng ph©m chßt tËt hÏn so Monte-Carlo cho thßy các k∏t qu£ gi£i tích hoàn toàn
vÓi phân bÍ công sußt cË ‡nh. chính xác.
VÓi ˜u i∫m §t ˜Òc Î lÒi v∑ phân t™p không gian, m • K∏t qu£ cıa bài báo này có th∫ ˜Òc s˚ dˆng khi kh£o
rÎng vùng phı sóng, gi£m công sußt phát cho các thi∏t b‡, sát, ánh giá hª thËng truy∑n thông cho các m§ng giao
gi£m tác Îng cıa pha- inh c£i thiªn Î tin c™y cıa hª thËng, thông, Îi hình hành ti∏n b¨ng cÏ giÓi. Ngoài ra có th∫
các hª thËng truy∑n thông hÒp tác cÙng ã ˜Òc nghiên c˘u áp dùng ∫ mô hình hóa hª thËng truy∑n thông gi˙a các thi∏t
dˆng trong các hª thËng NOMA [16], [17]. Trong [16] các tác b‡ truy∑n thông không ng˜Ìi lái (UAV: Unmanned Aerial
gi£ ã ∑ xußt hª thËng truy∑n thông hÒp tác s˚ dˆng ph˜Ïng Vehicle).
th˘c NOMA k∏t hÒp vÓi s˚ dˆng bÎ ªm t§i nút chuy∫n ti∏p. Cßu trúc bài báo ˜Òc trình bày nh˜ sau: Mô hình hª thËng,
Các tác gi£ trong [17] ã ∑ xußt và kh£o sát m§ng truy∑n mô hình kênh truy∑n V2V-NOMA ˜Òc trình bày trong ph¶n
thông hÒp tác hai ch∞ng s˚ dˆng ph˜Ïng th˘c NOMA. – ó, II. Ph¶n III trình bày các k∏t qu£ phân tích gi£i tích hª thËng
hai nút nguÁn truy∑n thông vÓi hai nút ích thông qua nút bao gÁm OP và thông l˜Òng. K∏t qu£ mô ph‰ng so sánh ˜Òc
chuy∫n ti∏p s˚ dˆng ph˜Ïng th˘c NOMA. trình bày trong ph¶n IV. CuËi cùng là ph¶n trình bày k∏t lu™n
VÓi hª thËng có cßu hình ph˘c t§p hÏn nh˜ multi-input- cıa bài báo.
multi-output (MIMO), multi-user ˜Òc thi∏t k∏ cùng vÓi kæ
II. MÔ HÌNH Hõ TH»NG
thu™t NOMA ã ˜Òc ∑ xußt trong [18], [19]. MÎt k∏t qu£
hi∫n nhiên là ph©m chßt hª thËng NOMA-MIMO tËt hÏn hª
thËng NOMA thông th˜Ìng [20], [21]. Tuy nhiên viªc phân
tích hª thËng NOMA-MIMO g∞p nhi∑u khó kh´n t¯ viªc xây V0
d¸ng bi∫u th˘c ∏n cài ∞t ch˜Ïng trình mô ph‰ng.
R
Thông qua các k∏t qu£ phân tích t¯ nh˙ng công trình ã ∑ V2
c™p trên cho thßy ˜u i∫m cıa hª thËng NOMA cho phép V1
c£i thiªn hiªu sußt phÍ t¶n và thông l˜Òng vùng rìa t∏ bào
nhÌ kh£ n´ng tái s˚ dˆng tài nguyên t¶n sË và thÌi gian. Kˇ
thu™t NOMA £m b£o s¸ công b¨ng thông l˜Òng gi˙a các
ng˜Ìi dùng tËt hÏn OMA. NOMA cung cßp sË l˜Òng k∏t nËi
lÓn hÏn OMA, d¸a vào ph˜Ïng pháp phân chia không tr¸c
giao các tài nguyên. Kˇ thu™t NOMA có th∫ k∏t hÒp vÓi các Hình 1. Mô hình hª thËng chuy∫n ti∏p NOMA vehicle-to-vehicle (V2V).
kˇ thu™t a truy nh™p hiªn có chø bÍ sung hai cßu trúc SC và
SIC mà không làm thay Íi quy ho§ch m§ng. Xem xét hª thËng V2V-NOMA chuy∫n ti∏p nh˜ Hình 1,
Tuy nhiên, các kh£o sát hiªn t§i cho hª thËng NOMA chuy∫n trong ó mÎt nút nguÁn di Îng V0 truy∑n thông Áng thÌi
ti∏p chø d¯ng l§i mô hình kênh vÓi các thi∏t b‡ ˜Òc gi£ s˚ là ∏n hai nút ích V1 và V2 thông qua nút chuy∫n ti∏p di Îng
cË ‡nh v‡ trí (theo các phân bË Rayleigh, Nakagami, Rician). R. Gi£ s˚ r¨ng hª thËng không có ˜Ìng truy∑n tr¸c ti∏p gi˙a
Trong tr˜Ìng hÒp này mô hình hóa kênh truy∑n theo phân V0 ! V1 và V0 ! V2 do kho£ng cách ho∞c giÓi h§n công
bË Rayleigh, Nakagami, Rician s≥ không £nh h˜ng ∏n tính sußt phát. Ho§t Îng truy∑n thông cıa hª thËng ∑ xußt gi£
tÍng quát cıa bài toán. Nh˜ng trong tr˜Ìng hÒp các thi∏t b‡ vô s˚ theo ch∏ Î bán song công (HD: half duplex). Mô hình này
tuy∏n ˜Òc ∞t trên xe, ho∞c ng˜Ìi dùng di Îng thì viªc mô áp ˘ng tËt cho m§ng truy∑n thông cıa Îi hình xe cÏ giÓi
hình hóa kênh truy∑n d§ng V2V ho∞c Double-X (X là d§ng hành ti∏n và truy∑n thông gi˙a các ph˜Ïng tiªn giao thông.
phân bË) s≥ phù hÒp cho tr˜Ìng hÒp này. Do ó, bài báo này Các hª sË pha inh cıa các ˜Ìng truy∑n V0 ! R và R !
chúng tôi kh£o sát hª thËng NOMA chuy∫n ti∏p 2 ng˜Ìi dùng V1 , V2 ˜Òc mô hình hóa theo phân bË Double Rayleigh [22].
trong i∑u kiªn kênh truy∑n Double Rayleigh. óng góp cıa Mô hình kênh này ˜Òc xây d¸ng t¯ viªc o th¸c nghiªm
bài báo ˜Òc tóm t≠t nh˜ sau: môi tr˜Ìng giàu tán x§ t¯ hai khu v¸c ˜Òc t§o ra t˜Ïng ˜Ïng
nh˜ s¸ di Îng cıa các thi∏t b‡ truy∑n thông, sau ó o giá tr‡
• ∑ xußt mô hình NOMA chuy∫n ti∏p hai ch∞ng ho§t trung bình nh™n ˜Òc t§i trung i∫m cıa hai khu v¸c ó [23],
Îng truy∑n thông trong i∑u kiªn kênh truy∑n có phân [24]. Tùy thuÎc vào môi tr˜Ìng và i∑u kiªn truy∑n lan, phân
bË Double Rayleigh. Th¸c hiªn so sánh hiªu n´ng cıa bË nh™n ˜Òc có th∫ là Double Rayleigh, Double Nakagami,
hª thËng §t ˜Òc mô hình kênh Double Rayleigh và ho∞c phân bË hÈn t§p khác. ∫ Ïn gi£n chúng tôi chø l¸a
Rayleigh. K∏t qu£ cho thßy £nh h˜ng cıa kênh Double chÂn phân bË Double Rayleigh ∫ phân tích cho mô hình bài
Rayleigh làm suy gi£m ph©m chßt cıa hª thËng NOMA báo này.
chuy∫n ti∏p là áng k∫. ∞t h1 = hV0 R hRV0 và gi = gRVi gVi R , trong ó i 2 {1, 2}.
• Các công th˘c t˜Ìng minh cıa xác sußt d¯ng và thông Chú ˛ r¨ng, khi hª sË kênh truy∑n t¯ A ∏n B ˜Òc mô
l˜Òng cıa mÈi ng˜Ìi dùng ˜Òc xác ‡nh t¯ phân tích hình hóa theo phân bË Rayleigh, Î lÒi kênh truy∑n |hA,B |2
gi£i tích. Trên cÏ s bi∫u th˘c ã xác ‡nh, cung cßp nh™n ˜Òc s≥ có d§ng phân bË mÙ [22]. Kí hiªu hA,B ⇠
cho ng˜Ìi Âc nh˙ng hi∫u bi∏t sâu s≠c và ˛ nghæa v™t lí CN (µ, ⌦A,B ) và gA,B ⇠ CN (µ, ⌦A,B ) t˜Ïng ˘ng là các hª
cıa ∞c tính kênh truy∑n có phân bË Double Rayleigh. sË kênh A ! B, vÓi A, B 2 {V0 , R, Vi } trong ó ⌦A,B =
So sánh k∏t qu£ phân tích ã nh™n ˜Òc vÓi mô ph‰ng E{|hA,B |2 } là Î lÒi kênh trung bình. T§p âm cÎng t§i máy
ISBN: 978-604-80-5076-4 252
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)
thu R, V1 và V2 gi£ s˚ tuân theo phân bË Gaussian cÎng tính III. PHÂN TÍCH CÁC THAM S» HIõU NãNG
(AWGN: additive white Gaussian noise) và ˜Òc kí hiªu bi
A. Xác sußt d¯ng
wA ⇠ CN (0, A 2
), vÓi A 2 {R, V1 , V2 }.
Không mßt tính tÍng quát, gi£ s˚ r¨ng Î lÒi kênh t¯ R ∏n Trong ph¶n này, bài báo trình bày các b˜Óc phân tích ∫
V1 và V2 ˜Òc xác ‡nh là |g1 |2 |g2 |2 , tËc Î di chuy∫n nh™n ˜Òc bi∫u th˘c t˜Ìng minh OP cıa mÈi ng˜Ìi dùng, t˘c
cıa các ph˜Ïng tiªn là nh˜ nhau ∫ £m b£o gi£ thi∏t này là t§i V1 và V2 . T˜Ïng t¸ nh˜ BER, OP là mÎt trong nh˙ng
luôn úng. T¯ gi£ s˚ v∑ Î lÒi kênh truy∑n, hª sË phân bÍ tham sË ánh giá ph©m chßt hª thËng qua Î phân t™p §t
công sußt cho hai tín hiªu cıa V1 và V2 là a1 < a2 . Ngoài ˜Òc. OP ˜Òc ‡nh nghæa là xác sußt mà SINR (SNR) nh™n
ra gi£ s˚ r¨ng thông tin tr§ng thái kênh (CSI: channel state ˜Òc t§i máy thu nh‰ hÏn ng˜Ông gi£i mã thành công tín hiªu
information) nh™n ˜Òc t§i mÈi máy thu và ˜Óc l˜Òng t§i nút xác ‡nh tr˜Óc. Xác sußt d¯ng x£y ra t§i V1 khi R và V1 SIC
nguÁn là hoàn h£o. Do ó, V0 th¸c hiªn gán hª sË công sußt không thành công x2 , gi£i mã không thành công x1 . Do ó
và x∏p chÁng hai tín hiªu Îc l™p x1 và x2 là hoàn h£o. OP cıa V1 ˜Òc xác ‡nh bi bi∫u th˘c nh˜ sau:
" ! #
Trong pha truy∑n th˘ nhßt theo mô hình HD, các tín hiªu
x1 x2 x2 x1
x1 , x2 p
sau khi ã x∏pp chÁng t§i V0 ˜Òc phát ∏n R có d§ng
OPV1 = Pr min R , R SIC , V1 SIC , V1 th
xS = a1 PS x1 + a2 PS x2 , trong ó a1 , a2 là các hª sË ⇣ ⌘
công sußt ˜Òc gán t˜Ïng ˘ng cho x1 và x2 th‰a mãn i∑u =1 Pr x1
R > x2
th , R SIC > th
kiªn a1 + a2 = 1. Do ó, tín hiªu nh™n ˜Òc t§i R là | {z }
O1
p p ⇣ ⌘
y R = h 1 ( a 1 PS x 1 + a 2 PS x 2 ) + w R , (1) ⇥ Pr x2
> th , x1
> th , (8)
V1 SIC V1
| {z }
vÓi PS là quˇ công sußt ˜Òc xác ‡nh bi ¶u ra cıa V0 . O2
Khi giao th˘c gi£i mã và chuy∫n ti∏p (DF: decode and trong ó th = 22R 1, vÓi R1 = R2 = R là tËc Î yêu c¶u
forward) ˜Òc áp dˆng t§i nút chuy∫n ti∏p, ho§t Îng SIC tËi thi∫u t§i Vi .
t§i R gi£i mã x2 tr˜Óc và xem x1 là nhiπu, sau ó lo§i b‰ x2 T¯ các bi∫u th˘c (3)- (7) và (8) chúng ta có nh™n ˜Òc
ra kh‰i tín hiªu thu ˜Òc và ti∏p tˆc gi£i mã x1 . Sau khi gi£i OPV1 d˜Ói d§ng t˜Ìng minh nh˜ sau
mã và mã hóa x∏p chÁng l§i x1 và x2 hoàn thành, tín hiªu s s !
này s≥ ˜Òc phát ∏n Vi trong pha thÌi gian th˘ hai. Do ó 4 max R 2 4 max R 2
tín hiªu nh™n ˜Òc t§i Vi là OPV1 = 1 K1
⌦V0 R ⌦RV0 ⌦V0 R ⌦RV0
p p s s !
yVi = g i ( a 1 PR x 1 + a 2 PR x 2 ) + w V i , (2) 4Qmax V 2 4Qmax V 2
⇥ 1
K1 1
, (9)
⌦V1 R ⌦RV1 ⌦V1 R ⌦RV1
Do tính chßt qu£ng bá cıa kênh vô tuy∏n, t§i mÈi nút nh™n
˜Òc bao gÁm c£ hai tín hiªu x1 và x2 . Khi a2 > a1 , t§i V1 trong ó max và Qmax nh™n t¯ các bi∫u th˘c
c¶n ph£i SIC x2 , sau ó gi£i i∑u ch∏ x1 , trong khi ó t§i ( )
V2 gi£i i∑u ch∏ tr¸c ti∏p x2 xem x1 là nhiπu. Gi£ s˚ SIC t§i = max
th
,
th
, (10)
max
R và V1 là hoàn h£o. T¯ (1) và (2), tø sË công sußt tín hiªu a1 PS PS (a2 a1 th )
trên công sußt nhiπu (SINR: signal-to-interference-plus-noise ( )
th th
ratio) và tø sË tín hiªu trên t§p âm (SNR:signal-noise- ratio) Qmax = max , , (11)
t§i R, V1 và V2 ˜Òc xác ‡nh nh˜ sau: a1 PR PR (a2 a1 th )
a2 PS |h1 |2 vÓi K1 (x) ˜Òc ‡nh nghæa là hàm Bessel s˚a Íi lo§i hai [25,
x2
R SIC = 2 . (3) ct. (8.432.1)].
a1 PS |h1 |2 + R
Xác sußt d¯ng x£y ra t§i V2 khi x2 gi£i mã không thành
x1 a1 PS |h1 |2 công t§i R và t§i V2 . Do ó chúng ta có bi∫u th˜c OPV2 là
R = 2 . (4)
R h ⇣ ⌘ i
x2 x2
OPV2 = Pr min R ,
SIC V2 th
⇣ ⌘
x2 x2
x2 a2 PR |g2 |2 =1 Pr R SIC > th , V2 > th . (12)
V2 = 2 , (5)
a1 PR |g2 |2 + V2
T¯ bi∫u th˘c (3) và (5) chúng ta nh™n ˜Òc
x2 a2 PR |g1 |2 s s
V1 SIC = 2 , (6) !
a1 PR |g1 |2 + V1 4 1 R 2 4 1 R 2
OPV2 = 1 K1
⌦V0 R ⌦RV0 ⌦V0 R ⌦RV0
s s !
4 V 2 2
a1 PR |g1 |2 4 V2
x1
= . (7) ⇥ 2
K1 , (13)
V1 2
V1
⌦V2 R ⌦RV2 ⌦V2 R ⌦RV2
ISBN: 978-604-80-5076-4 253
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)
trong ó 10
0
th th
1 = , = . (14) Double Rayleigh
PV0 (a2 a1 th ) PR (a2 a1 th )
Viªc ch˘ng minh ∫ nh™n ˜Òc OPV1 và OPV2 ˜Òc trình 10
−1
bày chi ti∏t trong ph¶n phˆ lˆc. T¯ các bi∫u th˘c OPV1 và
OPV2 chúng ta xác ‡nh công th˘c thông l˜Òng cıa mÈi ng˜Ìi
ng
dùng §t ˜Òc trong ph¶n trình bày ti∏p theo cıa bài báo. 10
−2
Rayleigh fading V2
u t
B. Thông l˜Òng V
1
SÔ dæ trong ph¶n này xem xét tham sË thông l˜Òng thay
cho tham sË dung l˜Òng ergodic do bi viªc tính toán bi∫u
−3 Rayleigh fading−V1
10
Rayleigh fading−V
th˘c EC ph˘c t§p. Ngoài ra, khi hª thËng có Î trπ phát ˜Òc Simulation V2
2
giÓi h§n trên kênh truy∑n pha inh phØng, thông l˜Òng có th∫ Simulation V
1
˜Òc xem xét thay th∏ cho dung l˜Òng ergodic nh˜ trình bày 10
−4
Analysis
0 5 10 15 20 25 30 35 40
trong [26], [27]. VÓi tËc Î truy∑n cË ‡nh cho tr˜Óc, thông SNR trung bình [dB]
l˜Òng ˜Òc xác ‡nh là kh£ n´ng truy∑n thành công tín hiªu
qua kênh truy∑n trong mÎt Ïn v‡ thÌi gian. Thông l˜Òng §t Hình 2. So sánh OP trong i∑u kiªn kênh Double Rayleigh và Rayleigh cıa
˜Òc t§i V1 và V2 cıa hª thËng ˜Òc xác ‡nh nh˜ sau: V1 và V2 .
1
⌧Vx11 = R(1 OPV1 ), (15)
2 1
1 0.9 Rayleigh fading
⌧Vx22 = R(1 OPV2 ), (16)
2 0.8
V1
trong ó chø sË 1/2 là hª do truy∑n tín hiªu t¯ V0 ∏n V1 và 0.7
Double Rayleigh
V2 thông qua 2 pha thÌi gian. Hª thËng NOMA thông l˜Òng
ng [b/s/Hz]
§t ˜Òc cıa hª thËng là tÍng §i sË thông l˜Òng cıa mÈi 0.6
V2
ng˜Ìi dùng. 0.5
h ng
IV. KòT QUÉ S» VÀ THÉO LUäN 0.4
Trong ph¶n này, chúng tôi trình bày k∏t qu£ mô ph‰ng ∫ 0.3
Simulation V1
ki∫m ch˘ng l§i các k∏t qu£ ã phân tích ph¶n trên. Ngoài 0.2 Simulation V2
ra còn nh¨m mˆc ích so sánh ph©m chßt §t ˜Òc gi˙a hai Analysis
0.1 Rayleigh fading V2
lo§i kênh truy∑n Double Rayleigh và Rayleigh cıa hª thËng Rayleigh fading V1
V2V-NOMA ˜Òc kh£o sát. 0
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Không mßt tính tÍng quát, gi£ s˚ r¨ng kho£ng cách t¯ R ∏n SNR trung bình [dB]
V2 luôn luôn lÓn hÏn kho£ng cách t¯ R ∏n V1 . Do ó, chÂn
Î lÒi kênh trung bình là ⌦V0 R = 1, ⌦RV1 = 2, ⌦RV2 = 1, Hình 3. So sánh thông l˜Òng cıa V1 và V2 qua kênh truy∑n Double Rayleigh
các hª sË phân bÍ công sußt a1 = 0.3 và a2 = 0.7. TËc Î và Rayleigh theo SNR.
ng˜Ông yêu c¶u là R1 = R2 = R = 1 [b/s/Hz]. SË l¶n l∞p
m®u ¶u vào mô ph‰ng là 214 . S˚ dˆng ph˜Ïng th˘c i∑u ch∏
BPSK ∫ kh£o sát ph©m chßt BER, kênh truy∑n ˜Òc t§o bi qu£ ˜Òc th∫ hiªn Hình 2 chø ra r¨ng Á th‡ ˜Ìng l˛ thuy∏t
phân bË Rayleigh. Mˆc ích cıa nghiên c˘u là ánh giá £nh trùng vÓi k∏t qu£ mô ph‰ng, ch˘ng t‰ r¨ng các b˜Óc phân tích
h˜ng cıa kênh Double Rayleigh ∏n ph©m chßt hª thËng, ã th¸c hiªn ph¶n trên hoàn toàn chính xác.
do ó chúng tôi không th¸c hiªn so sánh các tham sË cıa hª Hình 3 trình bày k∏t qu£ so sánh thông l˜Òng §t ˜Òc t§i
thËng NOMA vÓi hª thËng OMA. V1 và V2 cıa hª thËng V2V-NOMA chuy∫n ti∏p hai i∑u
Hình 2, minh hÂa OP cıa V1 và V2 theo SINR cıa hª kiªn kênh truy∑n Double Rayleigh và Rayleigh. K∏t qu£ cho
thËng. T¯ k∏t qu£ so sánh thßy r¨ng, V1 có ph©m chßt tËt hÏn thßy khi hª thËng ho§t Îng kênh Rayleigh có ph©m chßt
V2 m∞c dù hª sË phân bÍ công sußt a2 > a1 . K∏t qu£ này tËt hÏn khi ho§t Îng kênh Double Rayleigh. Tuy nhiên s¸
do các nguyên nhân, V2 xa R hÏn so vÓi V1 , tách tín hiªu x2 v˜Òt trÎi v∑ thông l˜Òng chø §t ˜Òc vùng SNR trung bình
xem x1 là nhiπu, trong khi ó tách x1 sau khi ã SIC x2 . Nh˜ (15-30) dB, còn mi∑n cao (SNR lÓn hÏn 30 dB) thông l˜Òng
v™y t§i V1 c¶n có bÎ SIC và s≥ làm t´ng Î ph˘c t§p cıa V1 . cıa hª thËng b‡ bão hòa, do ràng buÎc bi tËc Î truy∑n cho
– ây có s¸ ánh Íi Î ph˘c t§p và ph©m chßt §t ˜Òc. So tr˜Óc R. Do ∞t R = 1 [b/s/Hz] d®n ∏n thông l˜Òng tËi a
sánh m˘c phân t™p cıa hª thËng kênh truy∑n Rayleigh và cıa hª thËng chø §t ∏n 1 cho dù t´ng SNR ∏n vô cùng.
kênh Double Rayleigh thßy r¨ng, ph©m chßt hª thËng kênh MÎt tiêu chu©n khác ánh giá v∑ Î lÒi phân t™p §t ˜Òc
Rayleigh tËt hÏn kho£ng 10 dB t§i 5 ⇥ 10 2 . Ngoài ra t¯ k∏t cıa hª thËng V2V-NOMA chuy∫n ti∏p ã kh£o sát là ph©m
ISBN: 978-604-80-5076-4 254
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)
0
10
kiªn kênh truy∑n Double Rayleigh. ∞t X và Y là hai bi∏n
ng®u nhiên theo phân bË bßt kì, tích cıa chúng Z = XY cÙng
là mÎt bi∏n ng®u nhiên. Do ó, hàm phân bË tích lÙy (CDF:
−1
10 cumulative distribution function) và phân bË xác sußt (PDF:
Double Rayleigh
probability density functions) cıa Z ˜Òc xác ‡nh nh˜ sau:
−2
10
Z ⇣
1
z⌘
fY (y)dy, (17)
BER
FZ (z) = Pr(XY z) = Pr X
−3
Rayleigh fading
0 y
10
vÓi phân bË mÙ chúng ta có
−4 Rayleigh fading V2 ✓ ◆
10
1 y
Rayleigh fading V1
fY (y) = exp (18)
Double Rayleigh V
2 y y
Double Rayleigh V1
−5
10
0 5 10 15 20 25 30 35 40
SINR trung bình [dB] ✓ ◆
x
FX (x) = 1 exp . (19)
x
Hình 4. So sánh BER cıa V1 và V2 trong i∑u kiªn kênh Double Rayleigh
và Rayleigh thông qua SNRs
Thay th∏ (18), (19) vào (17) sau ó s˚ dˆng công th˘c có sÆn
trong [25, ct. (3.324.1)] chúng ta nh™n ˜Òc CDF và PDF cıa
chßt BER, tham sË này ˜Òc trình bày t¯ k∏t qu£ mô ph‰ng bi∏n ng®u nhiên Z nh˜ sau: .
Monte-Carlo nh˜ Hình 4. S dæ trong bài báo này chúng tôi Z 1 ✓ ◆
1 y z
trình bày thêm Á th‡ mô t£ BER ∫ so sánh gi˙a hai hª thËng FZ (z) = 1 exp dy
Double Rayleigh và Rayleigh vì các nghiên c˘u tr˜Óc ây v∑ y y y x
s 0 s !
kênh Double Rayleigh các hª thËng truy∑n thËng ch˜a trình 4z 4z
bày tham sË BER và trong hª thËng NOMA cÙng ch˜a có =1 K1 . (20)
x y x y
công trình nào ∑ c™p. Tuy chø trình bày d˜Ói d§ng mô ph‰ng
nh˜ng ây là óng góp quan trÂng ∫ ti∏p tˆc kh£o sát các §o hàm FZ (z) theo bi∏n z Ëi vÓi bi∫u th˘c (20) chúng ta
hª thËng NOMA khác. Theo ó Hình 4 chø ra r¨ng trong môi nh™n ˜Òc PDF cıa z, có th∫ tham kh£o [28].
tr˜Ìng Double Rayleigh ph©m chßt BER gi£m áng k∫ so vÓi
s !
môi tr˜Ìng Rayleigh. Cˆ th∫ suy gi£m m˘c phân t™p cıa hª 2 4z
thËng kênh Double Rayleigh lÓn hÏn 10 dB t§i 10 3 . Ngoài fZ (z) = K0 . (21)
x y x y
ra s¸ khác biªt v∑ BER cıa V1 và V2 hai môi tr˜Ìng kênh
Rayleigh và Double Rayleigh cÙng hoàn toàn khác nhau.
Nh˜ v™y vÓi kênh truy∑n Double Rayleigh hàm phân bË cıa
V. KòT LUäN SNR không còn d§ng phân bË mÙ mà tuân theo hàm Bessel
b™c mÎt lo§i hai. ây là hàm có tính chßt gi£m d¶n khi Ëi
Trong bài báo này ã ∑ xußt và ánh giá ph©m chßt hª
sË d˜Ïng t´ng d¶n. D¸a vào các hàm CDF và PDF cıa phân
thËng V2V-NOMA chuy∫n ti∏p, so sánh các tham sË hiªu
bË Double Reyleigh ã xác ‡nh ˜Òc (20) và (21), chúng
n´ng nh˜ OP, thông l˜Òng, BER cıa t¯ng ng˜Ìi dùng ho§t
ta tính toán OPV1 và OPV1 nh˜ sau:
Îng truy∑n thông hai lo§i kênh truy∑n có phân bË khác
T¯ bi∫u th˘c (3) và (4) chúng ta nh™n ˜Òc O1
nhau, ó là kênh Rayleigh pha inh và Double Rayleigh pha
inh. T¯ k∏t qu£ so sánh chø ra s¸ £nh h˜ng cıa hiªn t˜Òng !
a1 PS |h1 |2 a2 PS |h1 |2
dao Îng các thi∏t b‡ vô tuy∏n làm suy gi£m ph©m chßt các hª O1 = Pr 2 > th , 2 > th
thËng vô tuy∏n nói chung và hª thËng NOMA chuy∫n ti∏p nói R a1 PS |h1 |2 + R
!
riêng. Xây d¸ng các công th˘c t˜Ìng minh OP, thông l˜Òng
th th
nh¨m mˆc ích cung cßp s¸ hi∫u bi∏t sâu s≠c hÏn v∑ hª thËng = Pr Z1 > , Z1 >
a 1 PS PS (a2 a1 th )
ho§t Îng trong i∑u kiªn các thi∏t b‡ di chuy∫n và liên l§c. ⇣ ⌘
K∏t qu£ này có th∫ s˚ dˆng ∫ mô hình hóa thay th∏ cho = Pr Z1 > max , (22)
£nh h˜ng cıa hiªn t˜Òng truy∑n lan trong i∑u kiªn Doppler.
Ngoài ra mô hình hª thËng có th∫ m rÎng ∫ phân tích cho Thay th∏ vào hàm CDF v¯a xác ‡nh, chúng ta nh™n ˜Òc
tr˜Ìng hÒp nhi∑u ng˜Ìi dùng. công th˘c t˜Ìng minh O1
PH÷ L÷C s s !
4 max R2 4 max R 2
Trong ph¶n này, bài báo trình bày chi ti∏t các b˜Óc ch˘ng O1 = K1 . (23)
⌦V0 R ⌦RV0 ⌦V0 R ⌦RV0
minh ∫ nh™n ˜Òc bi∫u th˘c OP cıa V1 và V2 trong i∑u
ISBN: 978-604-80-5076-4 255
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)
T˜Ïng t¸, t¯ các bi∫u th˘c (6) và (7) chúng ta tính toán [7] L. Lv, J. Chen, and Q. Ni, “Cooperative Non-Orthogonal Multiple
˜Òc bi∫u th˘c O2 là Access in Cognitive Radio,” IEEE Commun. Lett., vol. 20, no. 10, pp.
! 2059–2062, Oct. 2016.
[8] T. M. Hoang, V. Van Son, N. C. Dinh, and P. T. Hiep, “Optimizing
a2 PR |g1 |2 a1 PR |g1 |2 Duration of Energy Harvesting for Downlink NOMA Full-Duplex over
O2 = Pr 2 > th , 2 > th
a1 PR |g1 |2 + V V1
Nakagami-m fading channel,” AEU-International Journal of Electronics
1
! and Communications, vol. 95, pp. 199–206, Oct. 2018.
th th
[9] S. Emam and M. C ¸ elebi, “Non-orthogonal multiple access protocol for
= Pr Z2 > , Z2 > overlay cognitive radio networks using spatial modulation and antenna
PR (a2 a1 th ) a 1 PR selection,” AEU-International Journal of Electronics and Communica-
⇣ ⌘ tions, vol. 86, pp. 171–176, 2018.
= Pr Z2 > Qmax , (24) [10] P. Deng, B. Wang, W. Wu, and T. Guo, “Transmitter Design in MISO-
NOMA System with Wireless-Power Supply,” IEEE Commun. Lett., Feb.
n o 2018.
trong ó Qmax = max a1 PR , PR (a2 a1 th ) .
th th
[11] T. M. Hoang, N. T. Tan, S.-G. Choi et al., “Analysis of partial relay selec-
tion in NOMA systems with RF energy harvesting,” in Recent Advances
CuËi cùng thay th∏ vào hàm CDF t¯ (20) nh™n ˜Òc bi∫u in Signal Processing, Telecommunications & Computing (SigTelCom),
th˘c O2 là 2018 2nd International Conference on. IEEE, 2018, pp. 13–18.
s s ! [12] Z. Ding, Z. Yang, P. Fan, and H. V. Poor, “On the performance of
4Qmax V 2 4Qmax V 2 non-orthogonal multiple access in 5G systems with randomly deployed
O2 = 1
K1 1
. (25) users,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 21, no. 12, pp. 1501–1505, Dec.
⌦V1 R ⌦RV1 ⌦V1 R ⌦RV1 2014.
[13] S. Timotheou and I. Krikidis, “Fairness for non-orthogonal multiple
Thay th∏ các bi∫u th˘c (23) và (25) vào (8) s≥ dπ dàng có access in 5G systems,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 22, no. 10, pp.
˜Òc xác sußt d¯ng t§i V1 là OPV1 nh˜ trong bi∫u th˘c (9). [14] 1647–1651, Oct. 2015.
Z. Ding, P. Fan, and H. V. Poor, “Impact of user pairing on 5G
Ti∏p theo là trình bày các b˜Óc ch˘ng minh ∫ nh™n ˜Òc nonorthogonal multiple-access downlink transmissions,” IEEE Trans.
OPV2 . Theo ó, t¯ các bi∫u th˘c (3), (5) và (12) chúng ta vi∏t Veh. Technol., vol. 65, no. 8, pp. 6010–6023, Sep. 2016.
[15] Z. Yang, Z. Ding, P. Fan, and N. Al-Dhahir, “A general power allocation
l§i OPV2 nh˜ sau scheme to guarantee quality of service in downlink and uplink NOMA
systems,” IEEE Trans. Commun., vol. 15, no. 11, pp. 7244–7257, Nov.
! 2016.
a2 PS |h1 |2 a2 PR |g2 |2 [16] S. Luo and K. C. Teh, “Adaptive Transmission for Cooperative NOMA
OPV2 = Pr
a1 PS |h1 |2 + R 2 th , a P |g |2 + 2 th System with Buffer-Aided Relaying,” IEEE Commun. Lett., Jan. 2017.
1 R 2 V2
! [17] M. F. Kader, M. B. Shahab, and S.-Y. Shin, “Exploiting Non-orthogonal
Multiple Access in Cooperative Relay Sharing,” IEEE Commun. Lett.,
a2 PS |h1 |2 Jan. 2017.
= 1 Pr 2 > th
a1 PS |h1 |2 + R [18] Z. Ding, F. Adachi, and H. V. Poor, “The application of MIMO to non-
! orthogonal multiple access,” IEEE Trans. Commun., vol. 15, no. 1, pp.
a2 PR |g2 |2 537–552, Jan. 2016.
⇥ Pr 2 > th [19] M. Zeng, A. Yadav, O. A. Dobre, G. I. Tsiropoulos, and H. V. Poor,
a1 PR |g2 |2 + V2 “Capacity comparison between MIMO-NOMA and MIMO-OMA with
⇣ ⌘ ⇣ ⌘ multiple users in a cluster,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 35, no. 10,
= 1 Pr Z1 > 1 Pr Z3 > . (26) pp. 2413–2424, Oct. 2017.
[20] L. P. Qian, Y. Wu, H. Zhou, and X. Shen, “Non-orthogonal multiple
trong ó 1 = PS (a2 tha1 th ) và = PR (a2 tha1 th ) . access vehicular small cell networks: Architecture and solution,” IEEE
Network, vol. 31, no. 4, pp. 15–21, July 2017.
Thay th∏ các bi∫u th˘c (20) vào các bi∫u th˘c xác sußt Îc [21] Y. Chen, L. Wang, Y. Ai, B. Jiao, and L. Hanzo, “Performance analysis
l™p (26) chúng ta nh™n ˜Òc OPV2 nh˜ công th˘c (13). of NOMA-SM in vehicle-to-vehicle massive MIMO channels,” IEEE J.
Sel. Areas Commun., vol. 35, no. 12, pp. 2653–2666, July 2017.
[22] P. M. Shankar, Fading and shadowing in wireless systems. Springer,
TÀI LIõU 2017.
[1] T. M. Hoang, N. T. Tan, N. H. Hoang, and P. T. Hiep, “Perfor- [23] J. Salo, H. M. El-Sallabi, and P. Vainikainen, “Statistical analysis of the
mance analysis of decode-and-forward partial relay selection in NOMA multiple scattering radio channel,” IEEE Transactions on Antennas and
systems with RF energy harvesting,” Wireless Networks, pp. 1–11 Propagation, vol. 54, no. 11, pp. 3114–3124, 2006.
doi.org/10.1007/s11 276–018–1746–8. [24] G. K. Karagiannidis, N. C. Sagias, and P. T. Mathiopoulos,
[2] L. Dai, B. Wang, Y. Yuan, S. Han, C.-L. I, and Z. Wang, “Non- “N*Nakagami: A Novel Stochastic Model for Cascaded Fading Chan-
Orthogonal Multiple Access for 5G: Solutions, Challenges, Opportuni- nels,” IEEE Transactions on Communications, vol. 55, no. 8, pp. 1453–
ties, and Future Research Trends,” IEEE Commun. Mag., vol. 53, no. 9, 1458, 2007.
pp. 74–81, Sep. 2015. [25] D. Zwillinger, Table of integrals, series, and products. Elsevier, 2014.
[3] Y. Liu, Z. Qin, M. Elkashlan, Z. Ding, A. Nallanathan, and L. Hanzo, [26] J. Choi, “Joint rate and power allocation for NOMA with statistical CSI,”
“Nonorthogonal Multiple Access for 5G and Beyond,” Proceedings of IEEE Trans. Commun., vol. 65, no. 10, pp. 4519–4528, 2017.
the IEEE, vol. 105, no. 12, pp. 2347–2381, 2017. [27] ——, “Throughput analysis for multiuser diversity of two users with
[4] L. Zhang, W. Li, Y. Wu, X. Wang, S.-I. Park, H. M. Kim, J.-Y. Lee, SIC in NOMA systems,” in 2018 International Conference on Signals
P. Angueira, and J. Montalban, “Layered-division-multiplexing: Theory and Systems (ICSigSys). IEEE, 2018, pp. 120–124.
and practice,” IEEE Trans. Broad., vol. 62, no. 1, pp. 216–232, 2016. [28] A. Papoulis and S. U. Pillai, Probability, Random Variables, and Stochas-
[5] W. Han, J. Ge, and J. Men, “Performance Analysis for NOMA Energy tic Processes. Tata McGraw-Hill Education, 2002.
Harvesting Relaying Networks with Transmit Antenna Selection and
Maximal-Ratio Combining over Nakagami-m Fading,” IET Commun.,
vol. 10, no. 18, pp. 2687–2693, Dec. 2016.
[6] A. Benjebbour, K. Saito, A. Li, Y. Kishiyama, and T. Nakamura, “Non-
Orthogonal Multiple Access (NOMA): Concept and Design,” Signal
Processing for 5G: Algorithms and Implementations, pp. 143–168, Aug.
2016.
ISBN: 978-604-80-5076-4 256
nguon tai.lieu . vn
