HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------

NGUYỄN ĐẠI THẮNG

NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MÔ HÌNH
TRUYỀN THÔNG CỘNG TÁC TĂNG CƯỜNG TRONG
MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC DẠNG NỀN VỚI ĐA
TRUY NHẬP KHÔNG TRỰC GIAO
Chuyên ngành: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG
Mã số: 8520208

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP.HCM – NĂM 2018


Luận văn được hoàn thành tại:
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học:
TS. PHẠM NGỌC SƠN

Phản biện 1: ……………………………………………………
Phản biện 2: …………………………………………………

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ
tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
Vào lúc: ....... giờ ....... ngày ....... tháng .......năm...........

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

hưởng yếu tố fading của kênh truyền. Tuy nhiên, nhược điểm mô hình


2
truyền thông cộng tác thông thường đó là việc sử dụng 02 khe thời gian cho
việc truyền dữ liệu từ nguồn đến đích. Điều này có thể làm giảm tốc độ
truyền dữ liệu của mạng. Đề giải quyết vấn đề này, truyền thông cộng tác
tăng cường (incremental cooperative communication) đã được đề xuất.
Trong truyền thông cộng tác tăng cường, khi liên kết trực tiếp giữa nguồn
và đích có chất lượng tốt, sự chuyển tiếp có thể không cần sử dụng nữa. Do
đó, truyền thông cộng tác tăng cường vừa có thể đạt được độ lợi phân tập,
vừa có thể nâng cao thông lượng (throughput) cho mạng.
- Luận văn này tập trung nghiên cứu kỹ thuật đa truy nhập không
trực giao (Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA)) trong mạng vô tuyến
nhận thức dạng nền (underlay cognitive radio) với truyền thông cộng tác
tăng cường (incremental cooperative communication), đưa ra phương pháp
chọn lựa nút chuyển tiếp hiệu quả, chứng minh và mô phỏng sự ảnh hưởng
của các nút chuyển tiếp đến thông lượng hệ thống.
Luận văn được trình bày theo bốn chương, cụ thể như sau:
Chương 1 – Lý thuyết tổng quan
Chương 2 – Mô hình hệ thống
Chương 3 – Đánh giá hiệu năng hệ thống
Chương 4 – Kết luận


3
CHƯƠNG 1 -

LÝ THUYẾT TỔNG QUAN


sử dụng các công nghệ trải phổ sẽ giúp cho người sử dụng vô tuyến nhận
thức có thể dùng tràn lên băng tần của người sử dụng được cấp phép bất kể
người sử dụng được cấp phép có sử dụng phổ tần đó hay không. Một vấn đề
đặt ra trong phương pháp này là người sử dụng vô tuyến nhận thức phải
kiểm soát được công suất phát của mình để tránh gây nhiễu lên người sử
dụng được cấp phép. Công nghệ chia sẻ phổ tần chìm thường được áp dụng
đối với các mạng tổ ong.
1.4. Tổng quan về NOMA và SIC
1.4.1. Kỹ thuật đa truy cập phi trực giao NOMA
Đa truy nhập phi trực giao (NOMA) là một công nghệ cho phép
cần thiết cho các mạng không dây 5G để đáp ứng nhu cầu không đồng nhất
về độ trễ thấp, độ tin cậy cao, kết nối lớn, và thông lượng cao. NOMA là
một kỹ thuật mới cho phép các thiết bị gửi cùng một lúc các dữ liệu khác
nhau đến cùng một người dùng hoặc các người dùng khác nhau..
1.4.2. Phương pháp loại bỏ giao thoa một cách tuần tự SIC (Successive
Interference Cancellation)
Phương pháp loại bỏ giao thoa một cách tuần tự SIC [13], [15]
được sử dụng trong NOMA để giải mã tín hiệu của từng UE. Trong NOMA,
công suất lớn được phân bổ cho UE nằm xa BS nhất và công suất nhỏ dành
cho UE gần BS nhất. Trong mạng, tất cả các UE đều nhận được cùng một
tín hiệu mang thông tin cho tất cả người dùng. Mỗi UE sẽ giải mã tín hiệu
mạnh nhất trước, và sau đó trừ đi tín hiệu giải mã từ tín hiệu nhận được.
SIC sẽ nhận và lặp lại phép trừ cho đến khi nó tìm thấy tín hiệu riêng của
nó. UE nằm gần với BS có thể loại bỏ tín hiệu của UE xa.


5
CHƯƠNG 2 -

MÔ HÌNH HỆ THỐNG


I th

 SP

(2.4)

,

là độ lợi kênh truyền giữa S và PU, trong

đó hSP là hệ số kênh truyền.
Tương

tự,

R m  m  1,2,...,M 

công

suất

 R P | hR P |2
m

của

nút

chuyển

đó

hRmP

là hệ số kênh truyền.

2.2.2. Mô hình đa truy nhập không trực giao
Tất cả các nút đều được giả sử chỉ có 01 ănten và hoạt động ở chế
độ bán song công (half-duplex). Do đó, sự truyền dữ liệu giữa nguồn và
đích (hoặc thông qua nút chuyển tiếp được chọn) có thể được thực hiện
trong 01 khe thời gian hoặc 02 khe thời gian.
Ở khe thời gian thứ nhất, nút nguồn kết hợp 02 dữ liệu

x1

và

x2

lại và gửi đến nút đích. Bởi tính chất quảng bá của kênh truyền, các nút
chuyển tiếp cũng sẽ nhận được dữ liệu này. Theo kỹ thuật NOMA, 2 dữ liệu

x1

và

x2

sẽ được cộng một cách tuyến tính dưới dạng sau:



phân công với công suất phát lớn hơn.
Do đó, tín hiệu nhận được tại đích D sẽ được đưa ra như sau:

ySD  1PS hSD x1   2 PS hSD x2  nD ,
ở đây,

nD

(2.7)

là nhiễu cộng tại đích D, là một biến ngẫu nhiên có

phân phối Gauss với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng

N0.

Sử dụng kỹ thuật khử nhiễu tuần tự (SIC), nút nguồn D sẽ giải mã
dữ liệu

x1

thành công

trước vì

x1

được phân bổ công suất cao hơn


tiếp rằng hai dữ liệu

x1

và

x2

đã được nhận thành công. Trong trường hợp

này, các nút chuyển tiếp sẽ không được sử dụng nữa.
Trong trường hợp nút đích D không giải mã được
chỉ giải mã được

x1

mà không giải mã được

x1

và

x2

hoặc

x2 . Nút đích D sẽ gửi một

thông điệp NACK để yêu cầu sự trợ giúp từ các nút chuyển tiếp. Trong
trường hợp này, một nút chuyển tiếp sẽ được chọn để trợ giúp đích D.

8
Trong công thức (2.10),

hR j D là hệ số kênh truyền giữa R j và D.

Phương pháp trong công thức (2.10) nói rằng, nút chuyển tiếp có độ lợi





kênh truyền  R D | hR D |2 đến nút đích D lớn nhất sẽ là nút được chọn để
j
j
gửi lại dữ liệu đến đích D.
2.3. Hiệu năng hệ thống
2.3.1. Xác suất dừng (Outage Probability)
 Trường hợp 1: Nút đích giải mã được

x1

nhưng không giải mã được

Từ công thức (2.7), tỷ số SNR đạt được tại D theo
x
 SD

1

x1



 2Q

 SD
 SP

 SD
1
 SP

(2.12)
.

Trong công thức (2.12), Q là tỷ số giữa mức công suất giao thoa
lớn nhất được phép và công suất của nhiễu cộng, và xác định như sau:

Q

I th
.
N0

Tương tự, từ công thức (2.8), tỷ số SNR đạt được tại D theo
x
 SD
  2Q
2

 SD

2

m

 SR
 SP

(2.15)

m

 SR
1
 SP

.

m

 SR
.
 SP

(2.16)

m

Trong trường hợp 1 này, nút chuyển tiếp được chọn R b chỉ cần gửi
dữ liệu x2 đến nút đích D bởi vì D đã nhận được x1 thành công trước đó.
Tín hiệu mà đích D nhận được từ R b được biểu diễn như sau:


(2.19)

b

b

Ta chú ý rằng, trong trường hợp 1 này, xác suất dừng chỉ xảy ra
đối với dữ liệu

x2

và sẽ được tính như sau:


 Pr 


, K  0   Pr 

x1
x2
OPxTH1
 Pr  SD
  th , SD
  th , K  0
2




nguồn, tức là nút R b sẽ sử dụng cùng hệ số phân chia công suất đến

x1

và

x2 . Thật vậy, dữ liệu nhận được tại đích D là:
yRb D  1PRb hRbD x1   2 PRb hRbD x2  wD .

Từ công thức (2.21), tỷ số SNR theo
1Q


x1
RbD



R D
R P

sẽ là:
(2.22)

b

b

 2Q


 Rx D   2Q
2

b

(2.23)

x2

được xác định bởi:

R D
.
R P

(2.24)

b

b

Do đó, xác suất dừng của





x1

được đưa ra như sau:


x1
OPxTH2
 Pr  SD
  th , K  0
2
x1
SD

  th

x1
SD

  th

(2.26)



x1
RbD

  th

x1
RbD

  th , Rx2bD   th .



(2.28)







R
x1
x2
x2
 th
SD   th , SD   th , K  0  Pr  R b D   th
2
R
x1
 th  Pr  SD
  th , K  0  Pr  Rx1b D   th , Rx2b D   th .
2










x2
Pr  SD
  th , SD
  th , K  0 
x1
x2
x1
x2
   th ,   th , SR
  th , SR
  th ,..., SR
  th , SR
  th , 
1
1
L
L

.
C
Pr

x
x
x
 SR1   th , SR1   th ,..., SR1   th

L 0
L2
M

thì ta có tất cả

CML

V1  R1,R 2 ,...,R L 

cách chọn cho tập này.

Hơn nữa, bởi các nút

V1 có số lượng nút là L


12
Thay các công thức (2.12), (2.14), (2.15) và (2.16) vào trong (3.1),
ta có thể viết lại công thức này dưới dạng sau:





x1
x2
Pr  SD
  th , SD
  th , K  0 


 (3.2)
 SD

 SR L
 SR L 1
 SR M
  2Q
  th , 1   2 th  Q
  th ,..., 1   2 th  Q
  th 

 SP
 SP
 SP



Nhận xét đầu tiên từ công thức (3.2) rằng nếu 1   2 th  0 thì





x1
x2
xác suất Pr  SD
  th , SD
  th , K  0 luôn bằng zero. Do đó, khi thiết kế

các thông số

 1 và  2 , ta chú ý đến điều kiện sau:
1   2 th  0.

M





 Pr  1 x   SD   2 x    Pr 1 x   SRt   2 x   Pr  SR v  1 x .
t 1

v  L 1

Sử dụng hàm CDF của các biến ngẫu nhiên có phân phối mũ, ta có:


13

 1 x   SD   2 x, 1 x   SR1   2 x,...,

Pr 
 1 x   SR   2 x,  SR  1 x,...,  SR  1 x 
L
L 1
M


L M L

    1

t v

SP

là

 SP , sau một số

phép tính toán, ta có:



x1
x2
Pr  SD
  th , SD
  th , K  0




CLt CMv  L SP
t v
    1
SP  SD 1    L  t  v  1  t  2  SR
 t 0 v 0
  CML 
L M L
CLt CMv  L SP
t v
L 0
    1



t v

1
.
SP  SD  2    L  t  v  1  t  2  SR

max  max  1, 2  , ta viết lại









như sau:
M M K

x1
x2
Pr  SD
  th , SD
  th , K  0  Pr  Rx2bD   th    CMK CML  K
K 1 L 0

 1 SP   SD   2 SP ,  SR1   max SP ,...,  SR K   max SP , 


 1 x   SD   2 x,  SR1   max x,  SR1   max x,...,  SR K   max x, 


A  x   Pr  1 x   SR K 1   2 x, 1 x   SR K  2   2 x,..., 1 x   SR K  L   2 x, 


  SR K  L 1  1 x,  SR K  L  2  1 x,...,  SR M  1 x
 (3.19)
  exp  SD 1 x   exp  SD  2 x    exp   K  max SR x 
  exp  SR 1 x   exp  SR  2 x    1  exp  SR 1 x  
L

M K L

.

Sau khi thực hiện khai triển nhị thức Newton cho các lũy thừa
trong (3.19), tương tự (3.13), ta có:
A  x    exp  SD 1 x   exp  SD  2 x    exp   K  max SR x 
L



  1 C exp    L  t  1  t  2  SR x
t

t 0





v 0

L M K L


t 0

  1
v 0



 

CLt CMv  K  L exp  SD 1    L  t  v  1  t  2  K  max  SR x

t v



 

CLt CMv  K  L exp  SD  2    L  t  v  1  t  2  K  max  SR x .

Thay (3.21) vào (3.18), ta tính được:


15
 1 SP   SD   2 SP ,  SR1   max SP ,...,  SR K   max SP , 1 SP   SR K 1   2 SP , 

1
.
SP  SD  2    L  t  v  1  t  2  K  max  SR

Kế tiếp, ta sẽ tính xác suất





Pr  Rx2b D   th trong (3.17), sử dụng

(2.19), ta có:
 R D  
Pr  Rx2b D   th  Pr  b  th   Pr  Rb D   2  2 Rb P
 R P Q 
 b










(3.23)



b

F R D  2  2 x   Pr max  R j D   2  2 x  1  exp   2  2 x  
b

j 1,2,..., K

K

K

   1 CKr exp  r 2  2RD x .
r

r 0

(3.24)
Trong công thức (3.24),
nhiên có phân phối mũ

R

mD

RD

với mọi

là tham số đặc trưng của biến ngẫu









x1
x2
Pr  SD
  th , SD
  th , K  0  Pr  Rx2b D   th



(3.26)

M M K L M K L


K 1 L  0 t  0


v 0

  1 C CML  K CLt CMv  K  L SP SD   2  1 



r

SP  SD 1    L  t  v  1  t  2  SR
t v

(3.27)

1

SP  SD  2    L  t  v  1  t  2  SR
  1t v CMK CML  K CLt CMv  K  L SP SD   2  1 



M M K L M K L 




L

t

v


t


K




Bây giờ ta xét đến xác suất dừng của tín hiệu
(2.25), tương tự như công thức (3.10), xác suất

x1

trong công thức



x1
Pr  SD
  th , K  0



được viết như sau:



x1
Pr  SD
  th , K  0



  SD  1 SP , 1 SP   SR1   2 SP ,..., 1 SP   SR L   2 SP , 
  C Pr 

  SR  1 SP ,  SR  1 SP ,...,  SR  1 SP

  SR  1 x,  SR  1 x,...,  SR  1 x
L2
M
 L 1

L M L

    1

t v

t 0 v 0
L M L

   1

t v

t 0 v 0



CLt CMv  L exp    L  t  v  1  t  2  SR x

(3.29)






(3.30)

1

SP  SD 1    L  t  v  1  t  2  SR







.

x1
Pr  SD
  th , K  0  Pr  Rx1bD   th



trong (2.25), tương tự (3.17), ta có:







x1
Pr  SD

Với cùng phương pháp tính toán như đã làm cho công thức (3.22),
ta cũng có được:


18

  SD  1 SP ,  SR1   max SP ,...,  SR K   max SP , 


Pr  1 SP   SR K 1   2 SP ,..., 1 SP   SR K  L   2 SP , 


  SR K  L 1  1 SP ,...,  SR M  1 SP


 1 CLt CMv K LSPSD 1

v 0 SP    L  t  v  1  t  2  K  max  SR
t v

L M K L


t 0



(3.32)

1


M M K L M K L

  

 1


v 0

  1t v CMK CML  K CLt CMv  K  L SP SD 1





L

t

v


t


K




L

t

v


t


K


 1 2



max  SR
      SP

1
K 1 L  0 t  0 v  0


 SP  SD 1    L  t  v  1  t  2  K  max  SR 

(3.33)

K



tiên,

ta



có

thể

tính

chính

xác

x1
x2
Pr  SD
  th , SD
  th trong công thức (2.28) như sau:

xác

suất


19





x1
x2
Thứ hai, đối với xác suất Pr  SD
  th , SD
  th , K  0  Pr  Rx2b D   th , sử

dụng công thức (3.26), ta có:







x1
x2
Pr  SD
  th , SD
  th , K  0  Pr  Rx2b D   th



 Pr 

x1
SD


  1t v CMK CML  K CLt CMv  K  L SP SD   2  1 



r 1
K
 1 CKr RP  .
 SP  SD 1    L  t  v  1  t  2  K  max  SR  



   r 2  2RD 
1


  r 1 RP
 SP  SD  2    L  t  v  1  t  2  K  max  SR 

3.3. Kết quả mô phỏng kiểm chứng

Hình 3.1 : Xác suất dừng của

x1

và

x2 theo Q

(dB) với



nữa, các giá trị mô phỏng (MP) và lý thuyết (LT) trùng với nhau, điều này
minh chứng các phân tích lý thuyết là chính xác.


21

Hình 3.3 : Tổng xác suất dừng của

x1

và

x2 theo  1 với Q  10 (dB),

M  3, xP  0.5, yP  0.25 và  th  1.

Trong hình 3.2, xác suất dừng (OP) của các tín hiệu
được vẽ theo giá trị của

1

với Q  10dB , M  3, xP  0.5, yP  0.25 và

 th  1. Ta cần chú ý rằng, khi  th  1,
và (3.7), giá trị của
giá trị của

1


x1 và x2 . Trong

lên tổng xác suất dừng của

x1 và

x2 . Theo hình vẽ, ta thấy khi xR  0.35, sẽ tồn tại giá trị của  1 để tổng
xác suất là thấp nhất. Hơn nữa, khi xR  0.65, thì tổng xác suất luôn tăng


22
khi

1

tăng. Cuối cùng, nhìn vào các hình vẽ 3.2 và 3.3, các giá trị mô

phỏng (MP) và lý thuyết (LT) trùng với nhau, điều này minh chứng các phân
tích lý thuyết là chính xác.

Hình 3.4 : Xác suất dừng của

x1 , x1

và

x2 theo x R với Q  15 (dB),

M  4, 1  0.9 xP  0.5, yP  0.25 và  th  1.


Hình 3.5: Thông lượng vẽtheo Q (dB) với 1  0.9 , xR  0.5, xP  0.5,

yP  0.25 và  th  1.
3.4 Kỹ thuật NOMA trong mô hình đề xuất so với kỹ thuật trực tiếp
tăng mức điều chế.
Khi sử dụng NOMA ghép hai tín hiệu thì tốc độ truyền dữ liệu sẽ
tăng gấp đôi khi so sánh với các kỹ thuật truyền trực giao thông thường. Để
việc so sánh được công bằng, ta nên so sánh hai kỹ thuật NOMA và kỹ
thuật truyền trực giao OMA trên cùng mức điều chế ví dụ cùng là BPSK,
QPSK hoặc M-PSK, cùng độ lợi kênh truyền. Cụ thể, trong 1 thời điểm kỹ
thuật NOMA sử dụng BPSK sẽ truyền 1 lúc 2 tín hiệu

(Symbols), trong

khi kỹ thuật OMA sử dụng điều chế BPSK chỉ truyền được 1 tín hiệu. Như
vậy nếu cùng so sánh 2 kỹ thuật cùng mức điều chế, hệ số kênh truyền thì
kỹ thuật NOMA theo mô hình đề xuất tốc độ gấp 2 lần so với kỹ thuật
OMA.