zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Kĩ thuật Viễn thông

Đánh giá xác suất dừng của hệ thống đa người dùng với sự kết hợp các phương pháp tiền mã hóa và NOMA

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:5

Báo xấu

39
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Để cải thiện hơn nữa hiệu năng của hệ thống MU, chúng tôi đề xuất phương pháp kết hợp tiền mã hóa và NOMA. Hiệu năng của hệ thống MU với các sơ đồ kết hợp tiền mã hóa và NOMA mà chúng tôi đề xuất được đánh giá là có hiệu quả trong các trường hợp khử nhiễu liên tiếp (SIC: Successive Interference Cancellation) hoàn hảo và không hoàn hảo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá xác suất dừng của hệ thống đa người dùng với sự kết hợp các phương pháp tiền mã hóa và NOMA

Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Đánh Giá Xác Suất Dừng của Hệ Thống Đa Người Dùng với sự Kết Hợp Các Phương Pháp Tiền Mã Hóa và NOMA Kiều Khắc Phương và Phạm Thanh Hiệp* Khoa Vô tuyến điện tử Học viện Kỹ thuật Quân sự Email: phuongkk@mta.edu.vn; phamthanhhiep@gmail.com Abstract—Hiện nay vấn đề nâng cao hiệu năng đường thống MU - NOMA, người dùng có điều kiện kênh tốt xuống của hệ thống đa người dùng (MU: Multi User) là hơn được phân bổ công suất truyền ít hơn, trong khi hướng nghiên cứu quan trọng và đáng quan tâm cho các đó người dùng có điều kiện kênh kém hơn được cung hệ thống vô tuyến tương lai. Phương pháp đa truy nhập cấp công suất truyền cao hơn [4], [5]. Mục đích của không trực giao (NOMA: Non-Orthogonal Multiple Access) đã được đề xuất để cải thiện hiệu năng cho hệ chiến lược này là nhằm đạt được sự cân bằng giữa thống MU. Để cải thiện hơn nữa hiệu năng của hệ thống thông lượng hệ thống và sự công bằng của người dùng MU, chúng tôi đề xuất phương pháp kết hợp tiền mã hóa [6]. và NOMA. Hiệu năng của hệ thống MU với các sơ đồ kết Các nghiên cứu trước đây về đường xuống của MU hợp tiền mã hóa và NOMA mà chúng tôi đề xuất được - NOMA có thể được tóm tắt như sau: Dinh và các đánh giá là có hiệu quả trong các trường hợp khử nhiễu cộng sự đã tiến hành khảo sát NOMA đường xuống liên tiếp (SIC: Successive Interference Cancellation) đơn giản của hệ thống MU, trong đó tất cả người dùng hoàn hảo và không hoàn hảo. Việc đánh giá xác xuất ở các vị trí ngẫu nhiên, và đã tìm được các công thức dừng cho cả hai trường hợp đã được thực hiện về mặt lý đánh giá xác xuất dừng và dung lượng hệ thống. Trong thuyết và được so sánh với mô phỏng Monte Carlo. Sự phù hợp giữa kết quả lý thuyết và kết quả mô phỏng đã [8], Yang và các cộng sự đã khảo sát cả đường xuống xác thực công thức đánh giá được đề xuất. Ngoài ra, các và đường lên của hệ thống MU - NOMA và đã đề xuất kết quả cho thấy sự kết hợp tiền mã hóa và NOMA đã đề sự phân bổ công suất động dựa trên chất lượng dịch vụ xuất có thể cải thiện hơn nữa hiệu năng của hệ thống (QoS) của các người dùng khác nhau. Dựa vào các kết MU. quả đã nhận được, các tác giả đã chỉ ra rằng sự phân bổ công suất động có thể đảm bảo sự công bằng thông Keywords: NOMA; SIC; xác xuất dừng; kết hợp tiền mã lượng cho tất cả người dùng. Thông lượng và xác xuất hóa và NOMA; khử nhiễu liên tiếp hoàn hảo và không dừng đã được thảo luận trong điều kiện công bằng về hoàn hảo. chất lượng giữa các người dùng [9]. Trong [10], các I. GIỚI THIỆU tác giả đã phân tích các hệ thống NOMA MU-MIMO và chỉ ra rằng hiệu năng của hệ thống NOMA MU- Cách mạng 5G được phát triển để cung cấp các MIMO được cải thiện khi các người dùng được tập dịch vụ internet vạn vật (IoT: Internet of thing). IoT về hợp thành một cụm. cơ bản kết nối mọi người, các quá trình, dữ liệu và mọi Qua các công trình đã nghiên cứu, hiệu suất băng vật có thể với nhau. Thách thức chủ yếu của IoT là thông và các vấn đề của hệ thống NOMA đã được cải duy trì thông tin đáng tin cậy trong điều kiện phổ bị thiện. Hơn thế nữa, công nghệ NOMA có thể cung cấp hạn chế và chi phí thấp [1]. Nhờ có hiệu suất phổ cao khả năng kết nối rất cao cho hàng tỷ thiết bị điện tử mà đa truy nhập không trực giao (NOMA) là một nhờ các đặc tính không trực giao. Ngoài ra, khi so trong các kỹ thuật đa truy nhập đầy triển vọng cho các sánh với các phương pháp đa truy nhập khác như: truy mạng không dây tương lai, đặc biệt là ứng dụng cho nhập chia sẻ đa người dùng, đa truy nhập phân chia các mạng di động 5G [2]. theo mẫu, đa truy nhập mã thưa, các hệ thống MU - Khác với phương pháp đa truy nhập trực giao NOMA có độ phức tạp thấp hơn [2]. Bởi vậy công (OMA) như đa truy nhập phân chia theo mã (CDMA), nghệ NOMA phù hợp cho đường xuống của hệ thống đa truy nhập phân chia theo tần số (FDMA), phương MU. pháp NOMA sử dụng miền năng lượng cho kỹ thuật Mặt khác, tiền mã hóa trong hệ thống NOMA đa đa truy nhập ở máy phát và áp dụng phương pháp khử đầu vào - một đầu ra (MISO: Multi Input-Single nhiễu liên tiếp (SIC) để tách tín hiệu mong muốn ở các Output) đã được đề xuất và phân tích [11]. Tuy nhiên, người dùng. SIC được thực hiện ở mỗi người dùng để tác giả đã thừa nhận rằng trong mỗi một cụm chỉ có tách các ký hiệu chồng lên nhau và loại bỏ nhiễu giữa hai người dùng, nên chúng tôi sẽ mở rộng vấn đề này. các người dùng. Trong kênh đường xuống của hệ Hệ thống MU hai chặng với tiền mã hóa ở chặng thứ ISBN 978-604-80-5958-3 124
Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) nhất và NOMA ở chặng thứ hai đã được đề xuất và định vị toàn cầu (GPS). Số lượng người dùng trong phân tích trong [12], sự kết hợp giữa beamforming và mỗi cụm là như nhau và bằng N. NOMA cho đường xuống của các hệ thống MU đã Ma trận tiền mã hóa wm theo phương pháp ZFBP được đề xuất ở [13]. Chúng tôi đã đề xuất mô hình hệ được thiết kế cho cụm thứ m để giảm nhiễu liên cụm. thống và xác xuất dừng của hệ thống trong trường hợp Người dùng n trong cụm m được gọi là người dùng SIC hoàn hảo. Điều này là bất khả thi trong các ứng (m, n) và ma trận kênh giữa người dùng (m, n) và BS dụng thực tế, bởi vậy chúng tôi sẽ phân tích hệ thống được ký hiệu là hm,n = [hm,n,1, hm,n,2, …, hm,n,M]T ∈ CMx1 đã đề xuất với sự kết hợp giữa tiền mã hóa và NOMA với m ∈{1, 2, …, M} và n ∈ {1, 2, …, N}. trong điều kiện SIC không hoàn hảo. Phân tích lý hm,n,i~𝒞𝒩%0, Ω!,# ) ký hiệu cho hiệu suất kênh, và thuyết được kiểm chứng, so sánh với mô phỏng Monte E{│hm,n,i│2} = Ωm,n là phương sai của độ lợi kênh. Tất - Carlo trong cả hai trường hợp SIC hoàn hảo và cả các kênh được coi gần như độc lập, phân bố đồng không hoàn hảo. Các đóng góp của nghiên cứu bao nhất và không có fading. Để cực đại hóa tỷ số tín trên gồm: tạp (SNR), ma trận tiền mã hóa wm có thể được biểu • Phân tích, đánh giá hệ thống NOMA đường xuống diễn như là phép chiếu của hm,n = [hm,n,1, hm,n,2, …, với đa anten ở trạm gốc và đơn anten ở người hm,n,M]T ∈ CMx1 theo chiều người dùng gây nhiễu trong dùng. Nhiều người dùng tạo thành một cụm dựa cụm m. Ma trận wm được tính bởi công thức sau: trên vị trí của họ và tiền mã hóa ZF được ứng dụng ở trạm gốc (BS) để giảm bớt nhiễu liên cụm. 𝐁 𝒉! wm = ‖𝐁! (1) • Đề xuất các công thức đánh giá xác xuất dừng cho ! 𝒉! ‖ mỗi người dùng để đánh giá phương pháp đề xuất dựa trên các trường hợp SIC hoàn hảo và không Ở đây 𝑩! = 𝑰$ − 𝑯! (𝑯% &' % ! 𝑯! )! 𝑯! và cấu trúc của hoàn hảo. Các công thức đánh giá được kiểm ma trận kênh Hm được cho bởi: nghiệm bởi các kết quả mô phỏng. Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: 𝑯! = [𝒉' , 𝒉( , ⋯ , 𝒉!&' , 𝒉!)' , ⋯ , 𝒉* ]+ (2) Trong phần II, chúng tôi trình bày NOMA đường xuống của hệ thống MU-MISO. Việc đánh giá xác xuất dừng được đề xuất trong phần III. Phần IV thể hiện các Do đó ta có 𝒉% ! 𝒘, = 0, ∀𝑚 ≠ 𝑗, nghĩa là với tiền kết quả mô phỏng để đánh giá phương pháp được đề mã hóa, tất cả người dùng trong cụm m không nhận xuất. Cuối cùng, chúng tôi kết luận bài báo trong phần được tín hiệu của các người dùng ở các cụm khác. Tuy V. nhiên họ nhận được tín hiệu của tất cả người dùng trong cụm này. Do vậy, phương pháp NOMA có thể II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG được ứng dụng để khử nhiễu liên người dùng (IUI: Inter-User Interference). Theo phương pháp NOMA, các người dùng được coi như xác định được mức giải mã tín hiệu theo độ lợi kênh. Nếu không tính tới suy hao, khoảng cách giữa BS và các người dùng được giả thiết là dm,1 > dm,2 >…> dm,N, thì độ lợi kênh của các người dùng thỏa mãn theo điều kiện sau: │Wmhm,1│2 ≤ │Wmhm,2│2 ≤ … ≤│Wmhm,N│2 (3) Bởi vậy dựa trên nguyên lý NOMA, hệ số phân bổ năng lượng của các người dùng là: am,1 ≥ am,2 … ≥ am,N (4) Hình 1. Mô hình hệ thống với sự kết hợp giữa tiền mã hóa và NOMA. Tập tín hiệu của tất cả người dùng trong cụm m . Mô hình của hệ thống MU đường xuống với sự được định nghĩa là XS,m = ;𝑥-,' , ⋯ , 𝑥!,$ = , ở đây xm,n kết hợp giữa tiền mã hóa và NOMA được thể hiện trên là tín hiệu của người dùng (m, n). Tập tín hiệu được Hình 1. Một BS được trang bị M anten với phương nhân với ma trận tiền mã hóa Wm ở đầu ra anten dựa pháp tiền mã hóa ZF (ZFBP) để phục vụ cho M cụm trên thuật toán ZF. Công suất phát của tất cả các anten người dùng, trong khi mỗi người dùng chỉ có một của BS được xác định là E{│XS,m│2} = PS. Hệ số phân anten do kích thước hạn chế. Các người dùng được bổ công suất cho người dùng (m, n) là am,n và thỏa mãn phân cụm một cách đơn giản bởi thuật toán xác định vị điều kiện ∑$ #/' 𝑎!,# = 1. Do đó, tín hiệu được truyền trí hoặc phương pháp hướng không gian như kỹ thuật từ mỗi anten của BS về phía cụm m là: ISBN 978-604-80-5958-3 125
Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) XS,m= wm∑$ #/' A𝑎!,# 𝑃0 𝑥!,# (5) dùng log2(1 + γm,n) nhỏ hơn r. Xác xuất dừng được tính bởi: () Coi 𝒏! ~𝒞𝒩(0, 𝜎! là tạp âm trắng cộng tính (AWGN) ở người dùng (m, n), trong trường hợp tiền OPm,n = Pr (γm,n ≤ γth) (9) mã hóa hoàn hảo, tín hiệu thu được của người dùng (m, n) bao gồm tín hiệu của tất cả người dùng trong ở đây 𝛾25 = 2T − 1 là ngưỡng ngừng hoạt động. cụm m. Từ (7) ta có thể viết lại (9) như sau: % $ N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O 𝒚!,# = 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 + 𝒏!,# OP!,# = PT R % ≤ 𝛾25 T (10) ∑' % &($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$ 1/' = 𝒉! 𝒘! A𝑎!,# 𝑃0 𝒙!,# IJJJJJKJJJJJL Đặt 𝑏!,# = ∑$ ( 1/#)' 𝑎!,1 , 𝑋!,# = W𝒘! 𝒉!,# W 2í# 51ệ7 !8#9 !7ố# ;ủ= #9ườ1 @ù#9 (!,#) Ta viết (10) dưới dạng: $ + 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 OP!,# = Pr R𝑋!,# ≤ U+, = 𝜃1 T (11) IJJJJJJJKJJJJJJJL N! V=",$ &U+, W",$ X 1/#)' #51ễ7 ả#5 5ưở#9 2ừ #9ườ1 @ù#9 H5á; #&' Từ (11) ta nhận thấy sự ngừng hoạt động thường + 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H + 𝒏!,# (6) xuyên xảy ra trong trường hợp 𝑎!,# ≤ 𝛾25 𝑏!,# , do đó IJJJJJJJKJJJJJJJL H/' công suất phát phải được phân bổ nhiều hơn cho các ả#5 5ưở#9 ;ủ= 0JK H5ô#9 58à# 5ả8 người dùng có độ lợi kênh nhỏ. Hàm biến thiên mật độ xác suất Xm,n được biểu Trong trường hợp SIC hoàn hảo, hệ số diễn bởi công thức: 𝒉!,# 𝒘! ∑#&'H/' A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H = 0. $&# Như đã đề cập ở trên, mặc dù ZFBP có thể khử 𝑁! 𝑁−𝑛 𝑓Y",$ (𝑥) = F(−1), R Tx nhiễu liên cụm, tuy nhiên nhiễu trong nội bộ của cụm (𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)! 𝑗 ,/Z hay nhiễu giữa các người dùng trong một cụm (IUI) #),&' vẫn tồn tại. Bởi vậy kỹ thuật SIC có thể được sử dụng fY- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )= (12) để loại bỏ IUI. Người dùng sử dụng SIC để khử nhiễu của các người dùng có độ lợi kênh xấu hơn. Theo giả định ở trên, người dùng (m, n) có thể loại bỏ nhiễu của ở đây ' \ các người dùng (m, 1), (m, 2), …, (m, n-1). Gọi 𝛾!,# là 𝑓Y- (𝑥H ) = [ exp c− [- d (13) - - tỷ số tín hiệu trên tạp âm cộng nhiễu (SINR), ta có: % \ N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O 𝐹Y- (𝑥H ) = 1 − exp c− [- d (14) 𝛾!,# = ' % % (7) - ∑&($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$ Thay (13) và (14) vào (12), sau đó khai triển nhị Do người dùng (m, N) sử dụng thuật toán SIC để thức ta nhận được hàm mật độ xác suất cho SINR loại bỏ tín hiệu của tất cả người dùng trong một cụm, của người dùng (m, n). Do xác xuất dừng là nên SNR của người dùng (m, N) được tính: ]∗ OP = ∫Z 𝑓Y",$ (𝑥)𝑑𝑥 , nên xác xuất dừng của người N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O % dùng (m, n) được miêu tả theo công thức: 𝛾!,$ = % S",$ (8) $&# 𝑁! (−1)H 𝑁 − 𝑛 OP!,# = F c dx (𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)! 𝑛+𝑘 𝑘 III. PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG H/Z #)H ]∗ h1 − 𝑒𝑥𝑝 R− N Tk (15) A. Đánh giá xác xuất dừng ! [",- Trong phần này chúng tôi sẽ phân tích hiệu năng của hệ thống với xác xuất dừng nhận được của người U+, với 𝑘 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁; 𝜃 ∗ = max o𝜃1 = N p. dùng (m, n). Tốc độ dữ liệu từ BS tới mỗi người dùng 1/':$ ! V=",$ &U+, W",$X là r được giả định giống nhau trong kịch bản công bằng giữa các người dùng. Bởi vậy, sự ngừng hoạt B. Xác xuất dừng trong trường hợp SIC không hoàn động xảy ra khi dung lượng tức thời giữa BS và người hảo Hệ thống MU MISO với phương pháp đề xuất đã được phân tích ở trên dựa trên giả thiết là SIC hoàn ISBN 978-604-80-5958-3 126
Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) hảo. Tuy nhiên, trong thực tế rất khó đạt được SIC lý ở đây n ≤ k ≤ N. tưởng như vậy. SIC không hoàn hảo là do lỗi trong việc giải mã tập tín hiệu chồng chất thu được ở các IV. CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG người dùng. Để khảo sát ảnh hưởng của SIC không hoàn hảo trong hệ thống NOMA, ta sẽ phân tích Phần này cung cấp các kết quả mô phỏng của xác phương pháp đã đề xuất trong trường hợp SIC không xuất dừng của phương pháp kết hợp tiền mã hóa và hoàn hảo. NOMA đã đề xuất cho đường xuống của hệ thống MU Số hạng 𝒉!,# 𝒘! ∑#&' MISO trong cả hai trường hợp SIC hoàn hảo và không H/' A𝑎H 𝑃0 𝒙#&' trong (6) phụ thuộc vào chất lượng của thuật toán SIC và nó không hoàn hảo. Nhiều bài báo đã công bố đã chỉ ra rằng bằng 0 trong trường hợp SIC không hoàn hảo. SINR hiệu năng của hệ thống bị xấu đi khi số lượng người tức thời và xác xuất dừng của người dùng (m, n) được dùng lớn hơn 3 do IUI còn sót lại. Bởi vậy, ta giả thiết thể hiện tương ứng trong các công thức (16) và (17), ở rằng số người dùng trong mỗi cụm là 3 và tiền mã hóa đây ∆H = 𝜉 ∑#&' thực hiện ở BS cho mỗi cụm là hoàn hảo. Kênh giữa H/' 𝑎H 𝑃0 là công suất còn lại của nhiễu và BS với người dùng có phân bố Reyleigh. Giả thiết 𝜉 là hệ số phẩm chất của thuật toán SIC. rằng, trong các người dùng thì người dùng thứ 1 xa BS 1!`0JK nhất, người dùng thứ 3 gần BS nhất. Do đó, độ lợi 𝛾!,# = kênh của họ được chọn là Ωm,1 = 1, Ωm,2 = 2, Ωm,3 = 3. % N! =",$ O𝒉",$ 𝒘"O $&#)' % % (16) Hệ số phân bổ công suất được tính là 𝑎# = ѱ , với ∑' $/* % &($)* N! =",&O𝒉",$ 𝒘" O )O𝒉",$ 𝒘" O a ∑-(* =- N! )S",$ $($)') ѱ= ( để cho ∑$ #/' A𝑎1 = 1. 1!`0JK 1!`0JK OP!,# = Pr%𝛾!,# ≤ 𝛾25 ) = % N! =",$O𝒉",$ 𝒘" O Pr R % ≤ 𝛾25 T (17) V∑' % &($)* N! =",& )∆- XO𝒉",$ 𝒘" O )S",$ Dựa trên độ lợi kênh quy định của mỗi người dùng được thể hiện ở (3) và từ (17) ta có thể viết công thức xác xuất dừng của người dùng (m, n) như sau: 1!`0JK U+, OP!,# = 1 − Pr R𝑋!,# > N = 𝛼H T, (18) ! =",$ &U+, W- ở đây 𝑏H = ∑$ 1/#)' 𝑃0 𝑎!,1 + ∆H , ∀𝑘 ∈ {𝑛: 1 ÷ 𝑁} và U+, 𝛼H = max oN p , ∀𝑘 ∈ {𝑛 < 𝑘 < 𝑁}. ! =",$ &U+, W- Như đã chỉ ra ở (18), sự ngừng hoạt động thường xảy ra nếu 𝑃0 𝑎!,# < 𝛾25 𝑏H , nghĩa là công suất phát được phân bổ cho người dùng (m, n) phải đủ lớn. Hơn Hình 2: Xác xuất dừng trong các trường hợp SIC hoàn hảo nữa, hàm mật độ xác suất của Xm,n được định nghĩa và không hoàn hảo với hệ số dư ξ = 0.05. bởi [16]: Hình 2 thể hiện kết quả lý thuyết và mô phỏng của $! #&' xác xuất dừng phụ thuộc vào SNR cho hai trường hợp 𝑓Y",$ (𝑥) = ($&#)!(#&')! 𝑓Y- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )= x $&' SIC hoàn hảo và không hoàn hảo với a1 = 0.7, ;1 − 𝐹Y- (𝑥H )= = a2 = 0.2, a3 = 0.1. Mặc dù công suất phát của người $! 𝑁−𝑛 #),&' dùng 3 là nhỏ nhất, nhưng lại có hiệu năng tốt nhất. ∑$&#(−1), R T 𝑓Y- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )= ($&#)!(#&')! ,/Z 𝑗 Điều này được giải thích là do người dùng 3 ở gần BS (19) nhất nên độ lợi kênh giữa BS và người dùng này là lớn nhất. Hơn nữa, người dùng 3 ứng dụng kỹ thuật xử lý Sử dụng (19), ta có thể viết lại công thức tính xác SIC để khử nhiễu từ tất cả người dùng khác. Bởi vậy xuất dừng trong trường hợp SIC không hoàn hảo như SNR nhận được của người dùng này cao hơn SINR sau: nhận được của các người dùng khác. Xác xuất dừng $&# của người dùng 1 là như nhau trong cả hai trường hợp, 1!`0JK 𝑁! (−1)H 𝑁 − 𝑛 bởi vì người dùng 1 không sử dụng thuật toán SIC. OP!,# = F c dx Hình 3 miêu tả xác xuất dừng của người dùng 1 (𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)! 𝑛+𝑘 𝑘 H/Z khi tốc độ dữ liệu yêu cầu thay đổi như r = 1, 2 và #)H d- h1 − exp R− N Tk (20) 3bit/symbol. Các tốc độ dữ liệu được yêu cầu này là ! [",- ISBN 978-604-80-5958-3 127
Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) tương ứng với mô phỏng cho BPSK, QPSK và 8PSK. [4] L. Lv, J. Chen, and Q. Ni, Cooperative Non-Orthogonal Multiple Access in Cognitive Radio – IEEE Commun. Lett., vol. 20, no. 10, Ta xét đại diện xác xuất dừng của người dùng 1, còn pp. 2059–2062, Oct. 2016. trường hợp của các người dùng khác cũng tương tự. [5] M. F. Kader, M. B. Shahab, and S. Y. Shin, Cooperative Như thể hiện trên Hình 3, xác xuất dừng tăng khi tốc Spectrum Sharing with Energy Harvesting Best Secondary User độ dữ liệu yêu cầu tăng. Mô phỏng Monte Carlo đã Selection and Non-Orthogonal Multiple Access – in Proc. of 2017 International Conference on Computing, Networking and chứng minh tính đúng đắn của các kết quả lý thuyết. Communications (ICNC): Wireless Communications. IEEE, Jan. 2017, pp.46–51. [6] S. Emam and M. Çelebi, Non-orthogonal multiple access protocol for overlay cognitive radio networks using spatial modulation and antenna selection – AEU-International Journal of Electronics and Communications, vol. 86, pp. 171–176, 2018. [7] Z. Ding, Z. Yang, P. Fan, and H. V. Poor, On the performance of non-orthogonal multiple access in 5G systems with randomly deployed users – IEEE Signal Process. Lett., vol. 21, no. 12, pp. 1501–1505, Dec. 2014. [8] Z. Yang, Z. Ding, P. Fan, and N. Al-Dhahir, A general power allocation scheme to guarantee quality of service in downlink and uplink NOMA systems – IEEE Trans. Commun., vol. 15, no. 11, pp. 7244–7257, Nov. 2016. [9] S. Timotheou and I. Krikidis, Fairness for non-orthogonal multiple access in 5G systems – IEEE Signal Process. Lett., vol. 22, no. 10, pp. 1647–1651, Oct. 2015. [10] M. Zeng, A. Yadav, O. A. Dobre, G. I. Tsiropoulos, and H. V. Poor, Capacity comparison between MIMONOMA and MIMO- OMA with multiple users in a cluster – IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 35, no. 10, pp.2413–2424, Oct. 2017. [11] J. Choi, Minimum power multicast beamforming with superposition coding for multiresolution broadcast and application Hình 3: Xác xuất dừng của người dùng 1 với các tốc độ dữ to NOMA systems – IEEE Trans. Commun., vol. 63, no. 3, pp. 791– liệu khác nhau. 800, Jan. 2015. [12] Pham Thanh Hiep, Tran Manh Hoang, Non-orthogonal multiple access and beamforming for relay network with RF energy V. KẾT LUẬN harvesting – ICT Express, 2019. [13] Hoang Duc Vinh, Vu Van Son, Tran Manh Hoang, Pham Nhóm tác giả đã phân tích đường xuống của hệ Thanh Hiep, Proposal of Combination of NOMA and Beamforming thống MU MISO với sự kết hợp tiền mã hóa và Methods for Downlink Multi-users systems – Proceedings of the 3rd NOMA, và đã đề xuất phương pháp tính xác xuất International Conference on Recent Advances in Signal Processing, Telecommunications & Computing (SigTelCom), 2019. dừng cho tất cả người dùng. Việc đánh giá xác xuất [14] P. M. Shankar, Fading and shadowing in wireless systems – dừng được thực hiện trong cả hai trường hợp SIC hoàn Springer, 2017. hảo và không hoàn hảo. Sự phân tích về lý thuyết đã [15] K. K. Mukkavilli, A. Sabharwal, E. Erkip, and B. Aazhang, On được kiểm nghiệm bằng mô phỏng trong cả hai trường beamforming with ﬁnite rate feedback in multiple-antenna systems – IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 49, no. 10, pp. 2562–2579, Oct. 2003. hợp SIC hoàn hảo và không hoàn hảo. [16] S. Miller and D. Childers, Probability and random processes: Phương pháp ZFBP đã được sử dụng để loại bỏ With applications to signal processing and communications – nhiễu liên cụm, tuy nhiên hiệu năng của hệ thống được Academic Press, 2012.. phân tích với giả thiết là ZFBP được thực hiện hoàn [17] A. Papoulis and S. U. Pillai, Probability, Random Variables, and Stochastic Processes – Tata McGraw-Hill Education, 2002. hảo và nhiễu liên cụm được loại bỏ triệt để. Việc phân [18] Z. Chen, Z. Ding, X. Dai, and R. Zhang, An optimization tích hiệu năng hệ thống với giả thiết ZFBP không hoàn perspective of the superiority of NOMA compared to conventional hảo sẽ được nghiên cứu trong các công trình tiếp theo OMA – IEEE Trans. Signal Process., vol. 65, no. 19, pp. 5191– của chúng tôi. 5202, July. 2017. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] 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. [2] L. Dai, B. Wang, Y. Yuan, S. Han, C.-L. I, and Z. Wang, Non- Orthogonal Multiple Access for 5G: Solutions, Challenges, Opportunities, and Future Research Trends – IEEE Commun. Mag., vol. 53, no. 9, pp. 74–81, Sep. 2015. [3] W. Han, J. Ge, and J. Men, Performance Analysis for NOMA Energy 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. ISBN 978-604-80-5958-3 128

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2431 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.