(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu giao thức NOMA cho mạng 5G

LỜI CAM ĐOAN

Tơi cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu và kết quả nêu trong luận văn là trung thực, chƣa từng đƣợc ai
công bố trong bất kỳ cơng trình nào khác.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 09 năm 2017
(Ký tên và ghi rõ họ tên)

Nguyễn Bá Thạch

ii


LỜI CẢM ƠN

Để hồn thành đƣợc luận văn này tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy
Phan Văn Ca ngƣời đã tận tình hƣớng dẫn trong suốt quá trình thực hiện luận văn.
Vì phải nghiên cứu một đề tài mới nên tôi cũng đã gặp rất nhiều khó khăn trong q
trình thực hiện nhƣng đến hơm nay luận văn cũng đã đƣợc hồn thành. Nhờ sự đơn
đốc, nhắc nhở của Thầy và cũng nhƣ Thầy luôn tạo niềm tin cho tơi trong suốt q
trình thực hiện luận văn.
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô của khoa Điện-Điện Tử đã
nhiệt tình truyền đạt những kiến thức cho chúng tôi, giúp chúng tôi xây dựng một
nền tảng kiến thức vững chắc để hoàn thành luận văn này.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè và đồng nghiệp ln ở
bên động viên giúp đỡ và tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất để tơi có thể hồn thành
luận văn đúng tiến độ.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng 09 năm 2017
Học viên thực hiện

Nguyễn Bá Thạch

iii


TĨM TẮT
Đa truy cập khơng trực giao (NOMA) nhƣ là một kỹ thuật triển vọng cho
mạng 5G do hiệu suất sử dụng phổ cao. Trong đề tài này, ngƣời thực hiện phân tích
hiệu suất năng lƣợng và thơng lƣợng của HCRAN thực tế khi sử dụng giao thức
NOMA và đƣa ra những so sánh giữa NOMA với kỹ thuật trực giao thơng thƣờng
nhƣ OFDMA trên 3 mơ hình kênh truyền là Rayleigh, Rician và Nakagami-m.
Thông qua kết quả mô phỏng cũng chỉ ra rằng HCRAN sử dụng NOMA cung cấp
hiệu suất năng lƣợng cao hơn OFDMA trên cả 3 mô hình kênh truyền. Hiệu suất
năng lƣợng trên kênh truyền Rician và Nakagami-m cao hơn so với hiệu suất trên
kênh truyền Rayleigh do có các thành phần LOS (Line Of Sight). Hơn thế nữa, kết
quả mô phỏng hiệu suất năng lƣợng của NOMA thì biến đổi nhƣ hàm tựa lõm, điều
này thể hiện rằng hiệu suất năng lƣợng không phải lúc nào cũng có thể tăng khi tăng
số lƣợng BS. Đặc biệt hiệu suất năng lƣợng chỉ tăng khi số lƣợng BS ít hơn một số
lƣợng BS nhất định sau đó giảm dần nếu nhƣ số lƣợng BS tăng lên. Công suất phân
bổ tại trạm trung tâm đám mấy nền cũng tác động tới hiệu suất năng lƣợng, cụ thể là
công suất phân bổ tại CCS thấp sẽ đạt đƣợc hiệu suất năng lƣợng cao hơn. Nhƣ vậy
việc thay đổi hiệu suất năng lƣợng phụ thuộc vào nhiều yếu tố nhƣ là: môi trƣờng
lan truyền, công suất cung cấp tại CCS cũng nhƣ sử dụng loại BS nào trong mạng
HCRAN.

iv


ABSTRACT
Due to high spectral and energy efficiencies, non-orthogonal multiple access
(NOMA) is given promising key techniques in 5G network. In this project, we have

analyzed the energy efficiency (EE) of the practical HCRAN when utilizing NOMA
and give comparative results between NOMA and the conventional orthogonal
frequency division multiple access (OFDMA) on three channel models such as
Rayleigh Rician and Nakagami-m. Simulation results are shown that NOMA using
for HCRAN provides energy efficiency higher than OFDMA. Energy efficiency of
the Rician and Nakagami-m transmission channels is higher than that of Rayleigh
transmission due to LOS (Line Of Sight) components. Moreover, the energy
efficiency of the NOMA varies as a quasi-concave function. It is shown that energy
efficiency does not always increase as the number of BS increase. Especially,
energy efficiency only increases as the number of BS less than a certain amount and
then reduce gradually if the increased number of BS. Power allocation at CCS also
affects the energy efficiency; particularly the low CCS allocation power will
achieve higher energy efficiency. Therefore, the changes in energy efficiency
depend on many factors such as propagation environment, power allocation at a
cloud-based central station (CCS) as well as using BS of different types in HCRAN.

v


MỤC LỤC
Trang
LÝ LỊCH KHOA HỌC ........................................................................................................ i
LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................................. ii
LỜI CẢM ƠN ..................................................................................................................... iii
TÓM TẮT............................................................................................................................ iv
ABSTRACT.......................................................................................................................... v
MỤC LỤC ........................................................................................................................... vi
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................................. ix
DANH MỤC HÌNH ............................................................................................................ xi
DANH MỤC BẢNG .........................................................................................................xiii

CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ.................................................................................................................... 1
1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI ............................................................................... 2
1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI ................................................................................................. 4
1.4 NHIỆM VỤ VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU ..................................................................... 5
1.4.1

Nhiệm vụ ................................................................................................................. 5

1.4.2

Phạm vi nghiên cứu ................................................................................................. 6

1.5 ĐĨNG GĨP CHÍNH CỦA LUẬN VĂN .......................................................................... 6
1.6 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU...................................................................................... 6
1.7 BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI...................................................................................................... 7
CHƢƠNG 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 MẠNG TRUY CẬP VÔ TUYẾN ĐÁM MÂY KHÔNG ĐỒNG NHẤT (HCRAN) ....... 8
2.1.1

Cấu trúc hệ thống của H-CRAN ........................................................................... 10

2.1.2

Hiệu suất phổ và hiệu suất năng lƣợng ................................................................. 12

2.2 KỸ THUẬT NOMA ........................................................................................................ 12

vi


2.2.1

Giới thiệu............................................................................................................... 12

2.2.2

Mơ hình hệ thống NOMA ..................................................................................... 14

2.2.3

Những lợi ích đƣợc mong đợi của NOMA ........................................................... 15

2.3 KỸ THUẬT PHÂN BỔ CƠNG SUẤT TRONG NOMA ............................................... 16
2.3.1

Phân bổ cơng suất dựa trên thông tin trạng thái kênh truyền ................................ 16

2.3.2

Phân bổ công suất dựa trên việc xác định trƣớc chất lƣợng dịch vụ trên user ...... 17

2.4 KỸ THUẬT OFDMA. ..................................................................................................... 18
2.4.1

OFDM ................................................................................................................... 18

2.4.2

OFDMA ................................................................................................................ 23

2.5 KÊNH TRUYỀN ............................................................................................................. 25
2.5.1

Kênh truyền Rayleigh ........................................................................................... 25

2.5.2

Kênh truyền Rician ............................................................................................... 27

2.5.3

Kênh truyền Nakagami-m ..................................................................................... 29

2.6 PHƢƠNG PHÁP TRIỆT NHIỄU NỐI TIẾP (SIC) ........................................................ 31
CHƢƠNG 3
HIỆU SUẤT NĂNG LƢỢNG VÀ THÔNG LƢỢNG CỦA NOMA CHO BACKHAUL
KHƠNG DÂY TRONG HCRAN

3.1 MƠ HÌNH HỆ THỐNG BACKHAUL KHƠNG DÂY TRONG HCRAN ..................... 33
3.1.1

Giới thiệu mơ hình hệ thống của HCRAN ............................................................ 33

3.1.2

Mơ hình kênh truyền ............................................................................................. 33

3.2 MƠ HÌNH CƠNG SUẤT TIÊU THỤ ............................................................................. 34
3.2.1

Cơng suất tiêu thụ của BS ..................................................................................... 35

3.2.2

Công suất backhaul ............................................................................................... 36

3.3 NOMA VÀ CÔNG SUẤT PHÂN BỔ TẠI CCS TRONG HCRAN............................... 37
3.3.1

NOMA đề xuất cho đƣờng tải xuống không dây trong HCRAN.......................... 37

3.3.2

Công suất phân bổ tại CCS trong HCRAN ........................................................... 38

3.4 PHÂN TÍCH HIỆU SUẤT............................................................................................... 39
3.4.1

Thơng lƣợng và hiệu suất năng lƣợng của NOMA ............................................... 39

3.4.2

Thông lƣợng và hiệu suất năng lƣợng của OFDMA ............................................. 40

3.4.3

Lƣu đồ giải thuật tiêu biểu .................................................................................... 40

vii


CHƢƠNG 4
MƠ PHỎNG
4.1 GIỚI THIỆU CHƢƠNG TRÌNH MƠ PHỎNG............................................................... 41
4.2 PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ ......................................................................................... 42
4.2.1 Hiệu suất năng lƣợng của NOMA trên 3 kênh truyền Rayleigh, Rician và
Nakagami-m ................................................................................................................. 42
4.2.2

Thông lƣợng trên 3 kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m ..................... 46

4.2.3

Tác động của phân bổ công suất tại CCS lên hiệu suất năng lƣợng của NOMA.. 49
CHƢƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN

5.1 KẾT LUẬN ...................................................................................................................... 51
5.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN ................................................................................................... 51
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................. 53

viii


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
3GPP

3rd generation partnership project

Dự án đối tác thế hệ thứ 3

BBU

Base band unit

Đơn vị điều khiển băng gốc

BS

Base station

Trạm phát sóng

CC-CoMP

Cloud computing based

Điện tốn đám mây dựa trên

coordinated multi-point

phân phối đa điểm
Điện toán đám mây dựa trên

CC-CRRM Cloud computing based
cooperative radio resource

quản lý nguồn sóng vơ tuyến

management
CCS

Cloud-based central station

Trạm trung tâm đám mây nền

CC-SON

Cloud computing based

Điện toán đám mấy dựa trên

self-organizing

sự tự tổ chức

CQI

Channel quality indicator

Chỉ thị chất lƣợng kênh truyền

CSI

Channel state information

Thông tin trạng thái kênh truyền

EE

Energy efficiency

Hiệu suất năng lƣợng

HCRAN

Heterogeneous cloud radio

Mạng đa truy cập đám mây vô

access network

tuyến không đồng nhất

HetNets

Heterogeneous network

Mạng đồng nhất

HPN

High power nodes

Các nút công suất cao

LPN

Low power nodes

Các nút công suất thấp

LS-CMA

Large-scale cooperative multiple

Xử lý nhiều ăn ten cộng tác trên

antenna processing

phạm vi rộng

Multiple-input-multilpe-output

Đa ngõ vào và ngõ ra

MIMO

ix


NOMA

Non-orthogo multiple access

Đa truy cập không trực giao

OFDMA

Orthogonal frequency division

Đa truy cập phân chia theo tần

multiple access

số trực giao

OMA

Orthogo multiple access

Đa truy cập trực giao

RRH

Remote radio heads

Thiết bị thu phát vô tuyến

SE

Spectral efficiencies

Hiệu suất phổ

SIC

Successive interference

Kỹ thuật triệt nhiễu nối tiếp

cancellation
SINR

TDMA

Signal-to-interference-plus-noise

Tỉ lệ tín hiệu trên tạp âm và can

ratio

nhiễu

Time division multiple access

Đa truy cập phân chia theo thời
gian

x


DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1: Sự phát triển của hệ thống tế bào thành 5G ................................................................... 9
Hình 2.2: Cấu trúc hệ thống H-CRAN ......................................................................................... 11
Hình 2.3: Minh họa NOMA đƣờng tải xuống với SIC ................................................................ 13
Hình 2.4: Phổ tín hiệu của OFDM ............................................................................................... 19

Hình 2.5: Sơ đồ bộ điều chế OFDM ............................................................................................ 20
Hình 2.6: Sơ đồ bộ giải điều chế .................................................................................................. 22
Hình 2.7: Cấp phát sóng mang cho OFDM và OFDMA.............................................................. 24
Hình 2.8: Sơ đồ bộ phát ODFMA ................................................................................................ 24
Hình 2.9: Sơ đồ bộ thu ODFMA .................................................................................................. 24
Hình 2.10:

Mơ phỏng PDF của kênh truyền Rayleigh fading với phƣơng sai bằng 0.5. ........... 26

Hình 2.11:

Mơ phỏng PDF của kênh truyền Rayleigh fading với phƣơng sai bằng 1 ............... 26

Hình 2.12:

Kênh truyền Rician khi K = 0 cũng chính là kênh truyền Rayleigh ........................ 28

Hình 2.13:

Mơ phỏng phân bố Rician khi K = 1 và K = 2. ........................................................ 28

Hình 2.14:

Nakagami-m khi m = 1 thì trở về lại phân bố Rayleigh. .......................................... 30

Hình 2.15:

Mơ phỏng phân bố Nakagami tại m = 2 và m = 3. ................................................... 31

Hình 3.1:

Mơ hình hệ thống của một HCRAN......................................................................... 34

Hình 3.2:

Sơ đồ khối của một BS trung tâm tiêu chuẩn ........................................................... 35

Hình 3.3:

Lƣu đồ giải thuật tiêu biểu ....................................................................................... 41

Hình 4.1:

Hiệu suất năng lƣợng trên kênh truyền Rayleigh ..................................................... 42

Hình 4.2:

Hiệu suất năng lƣợng trên kênh truyền Rician với K = 0......................................... 43

Hình 4.3:

Hiệu suất năng lƣợng trên kênh truyền Rician với K = 10....................................... 43

Hình 4.4:

Hiệu suất năng lƣợng trên kênh truyền Nakagami-m với m =1 ............................... 44

Hình 4.5:

Hiệu suất năng lƣợng trên kênh truyền Nakagami-m với m =5 ............................... 45

xi


Hình 4.6:

Thơng lƣợng trên kênh truyền Rayleigh .................................................................. 46

Hình 4.7:

Thơng lƣợng trên kênh truyền Rician với K = 0 ...................................................... 46

Hình 4.8:

Thơng lƣợng trên kênh truyền Rician với K = 10 .................................................... 47

Hình 4.9:

Thơng lƣợng trên kênh truyền Nakagami-m với m =1 ............................................ 48

Hình 4.10:

Thơng lƣợng trên kênh truyền Nakagami-m với m =5 ............................................ 48

Hình 4.11:

Tác động của phân bổ cơng suất trên kênh truyền Rayleigh .................................... 49

Hình 4.12:

Tác động của phân bổ công suất trên kênh truyền Rician ........................................ 49

Hình 4.13:

Tác động của phân bổ cơng suất trên kênh truyền Nakagami-m ............................. 50

xii


DANH MỤC BẢNG
Bảng 4.1:

Chuẩn hóa một số thơng số cố định................................................... 41

xiii


Luận văn

Chƣơng 1

Chƣơng 1
TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Hiện nay, mạng không đồng nhất (Heterogeneous network- HetNets) đang thu
hút sự quan tâm của giới nghiên cứu bởi vì mạng khơng đồng nhất với nhiều tiến bộ
có thể đáp ứng đƣợc các yêu cầu dữ liệu tốc độ cao bằng việc triển khai dày đặc các
nút công suất thấp (LPN) để phủ sóng khắp nơi và điều khiển các thiết bị ngƣời
dùng thông qua các nút công suất cao (HPN). Tuy nhiên, càng dày đặc các nút công

suất cao sẽ làm ảnh hƣởng tới hiệu suất và vấn đề phát triển thƣơng mại của mạng
không đồng nhất. Trong lúc này điện toán đám mây (cloud computing) đang nổi lên
nhƣ một giải pháp đầy triển vọng để khắc phục vấn đề hiệu xuất và có thể làm tăng
tốc độ dữ liệu lên tới Gigabit. Sự kết hợp giữa mạng không đồng nhất và điện toán
đám mây để tạo ra mạng truy cập vô tuyến đám mây không đồng nhất (HCRAN)
nhƣ là một giải pháp để nâng cao hiệu suất cũng nhƣ làm tăng tốc độ dữ liệu trong
mạng.
Trong HCRAN, vấn đề đƣờng tải xuống từ một trạm trung tâm đám mây nền
(CCS) tới các trạm gốc (BSs) chia sẽ cùng thời gian và nguồn tần số vẫn đang đƣợc
nghiên cứu. Bên cạnh đó, đa truy cập khơng trực giao (NOMA) nhƣ là một kỹ thuật
triển vọng cho mạng 5G do hiệu suất phổ cao của nó. Vấn đề cần nghiên cứu là việc
áp dụng kỹ thuật đa truy nhập không trực giao (NOMA) và đề xuất công suất phát
cho những đƣờng tải xuống của mạng không dây trong HCRAN. Trong HCRAN có
nhiều dạng BS nhƣ macro BS, micro BS, pico BS, femto BS v.v. đƣợc tích hợp qua
đám mây điện tốn để hỗ trợ ngƣời dùng. Mật độ cao của BS có thể là ngun nhân
khơng chỉ gây ra nhiễu nghiêm trọng mà cịn làm cho việc tiêu thụ năng lƣợng
khơng hiệu quả. Vì vậy, cần nghiên cứu một mơ hình kênh truyền thực tế với công
Trang 1


Luận văn

Chƣơng 1

suất tiêu thụ tại các trạm gốc (BSs) giữa các loại cell khác nhau (macrocell,
microcell v.v.) và công suất backhaul, phân tích hiệu suất năng lƣợng của HCRAN
thực tế khi sử dụng giao thức NOMA. Bên cạnh đó, cần nghiên cứu công suất tiêu
thụ của các loại BS khác nhau và công suất tiêu thụ Backhaul trong việc triển khai
HCRAN. Cần đƣa ra những so sánh về hiệu suất năng lƣợng của giao thức NOMA
với kỹ thuật trực giao thơng thƣờng nhƣ (OFDMA). Vấn đề tối ƣu hóa số lƣợng BS

để có thể tối đa hiệu suất năng lƣợng của HCRAN cũng cần phải đƣợc nghiên cứu.
1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
Trong thời gian gần đây, mạng truy cập vơ tuyến mơ hình đám mây (Cloud
radio access network- CRAN) thu hút cả trong sản xuất công nghiệp và nghiên cứu
khoa học, nhƣ một ý tƣởng mới về cấu trúc của hiệu suất năng lƣợng cho phép xử lý
tập trung với vô tuyến công tác và sử dụng mơ hình điện tốn đám mây thời gian
thực [1]. Nguồn tính tốn của tất cả các trạm nền (BS) đƣợc hợp nhất thành một bộ
trữ BS ảo nơi mà trạm trung tâm cung cấp sự hỗ trợ cho các BS tƣơng ứng với các
dịch vụ đa dạng nhƣ là quản lý can nhiễu và điều khiển việc chuyển giao tại đƣờng
bao của các tế bào [2]. Cấu trúc của CRAN thì đƣợc mong đợi khơng những giảm
số lƣợng trạm gốc mà còn giảm số lƣợng tải tại các trạm BS trong khi vẫn duy trì
mạng lƣới phủ sóng tƣơng tự với các BS phối hợp và thậm chí đề xuất thêm các
dịch vụ tốt hơn [1, 6-7]. Kết quả này phù hợp ở một mức năng lƣợng tiêu thụ ít, chi
phí đầu tƣ và vận hành thấp hơn. Một số kỹ thuật hứa hẹn trong HCRAN để cải
thiện phổ và hiệu suất năng lƣợng, bao gồm điện toán đám mây dựa trên sự truyền
và tiếp nhận phân phối đa điểm, cộng tác nhiều ăng-ten với quy mô lớn, đám mây
điện tốn dựa trên việc quản lý nguồn sóng vơ tuyến và dựa trên việc tự tổ chức
mạng [3].
Nhƣ một hệ thống đa truy cập trong mạng lƣới truy cập vô tuyến hứa hẹn
trong tƣơng lai, NOMA đã đƣợc đề xuất để cải tiến lƣu lƣợng và hiệu suất phổ của
đƣờng tải xuống trong mạng tế bào không dây [4]. Hệ thống NOMA cho phép nhiều
ngƣời dùng (users) chồng lên nhau trong miền công suất trong khi đảm bảo tất cả

Trang 2


Luận văn

Chƣơng 1

các user truy cập trong môi trƣờng không dây đƣợc chia sẽ với cùng sự phân tập
nhƣ trong OFDMA. Trong giao thức NOMA, phƣơng pháp triệt nhiễu nối tiếp (SIC)
đƣợc sử dụng để khơi phục các gói dữ liệu có lợi, khơng những nâng cao khả năng
thu nhận mà còn cải thiện lƣu lƣợng user tại cell-edge. Truy cập không trực giao sử
dụng phƣơng pháp SIC với một số lƣợng ngƣời dùng vừa phải có hiệu suất thơng
lƣợng tăng đáng kể ở cấp độ hệ thống so với truy cập trực giao sử dụng rộng rãi
trong hệ thống di động 4G [7-12]. Qua việc so sánh NOMA với đa truy cập thơng
thƣờng cho thấy rằng NOMA có thể đạt đƣợc cùng thứ tự phân tập nhƣ đa truy cập
thơng thƣờng. Hơn nữa, NOMA có thể mang lại hiệu quả quang phổ tốt hơn và tính
cơng bằng cho ngƣời dùng vì nhiều ngƣời dùng đƣợc phục vụ cùng thời gian, tần số
và mã lan truyền [13]. Trong [8] nghiên cứu các vấn đề thực tiển của NOMA nhƣ là
phân bổ công suất cho nhiều ngƣời dùng, triệt nhiễu nối tiếp, hiệu suất trong những
vùng có mức độ di chuyển cao, kết hợp nhiều ngõ vào và nhiều ngõ ra. Bên cạnh đó
cũng cung cấp một hệ thống của NOMA có tính đến các khía cạnh thực tế và chức
năng của giao diện vô tuyến LTE nhƣ là: điều chế và mã hóa thích nghi (AMC) và
lập biểu gói miền tần số. Dƣới nhiều cấu hình rằng hiệu năng cấp hệ thống đạt đƣợc
bởi NOMA cao hơn 30% so với OMA. Trong [9] nghiên cứu việc áp dụng truy cập
không trực giao với phƣơng pháp triệt nhiễu nối tiếp cho đƣờng tải xuống. Phân tích
thơng lƣợng của giao thức đa truy cập không trực giao (NOMA) trong CRAN, thể
hiện hiệu quả của NOMA đƣợc đề xuất không những vƣợt qua OFDMA mà còn
cho phép phát triển một giải thuật để tìm kiếm số lƣợng BS tối ƣu trong CRAN [10].
Ngồi ra con có nhiều cơng trình nghiên cứu khác nhau đã đề xuất các ứng
dụng của NOMA trong các mô hình khác nhau, nhƣ là mạng tế bào [7,13-15] và
mạng tùy biến không dây (ad-hoc) [16]. Trong [14] tác giả đề xuất một NOMA
đƣợc dựa trên đƣờng tải xuống của hệ thống tế bào cộng tác. Trong [17], một hệ
thống truyền NOMA cộng tác đã đƣợc đề xuất, những user với điều kiện kênh
truyền tốt hơn có thể giải mã thơng tin tốt hơn, do đó những user này có thể đƣợc sử
dụng nhƣ một chuyển mạch để nâng cao khả năng truyền thơng tin có độ tin cậy
hơn cho những user với điều kiện kênh truyền không tốt.

Trang 3


Luận văn

Chƣơng 1

Các mức hiệu suất của đƣờng tải xuống trong NOMA đƣợc khảo sát trong [18]
để đảm bảo một sự cân bằng tốt giữa tổng thông lƣợng user và thông lƣợng user tại
cell-edge. Trong [20] tác giả nghiên cứu giới hạn trên của thông lƣợng cho đƣờng
backhaul không dây trong một liên kết của 3 BS hoặc 1 BS điều khiển và 3 trạm
chuyển mạch, đề xuất và phân tích giao thức Ring và giao thức Star. Trong [19] đề
xuất một mơ hình tiêu thụ cơng suất mới cho một mạng vơ tuyến di động có xem
xét tới backhaul, nghiên cứu và so sánh công suất tiêu thụ trong việc triển khai 3
mạng không đồng nhất, để thể hiện sự tác động đáng kể của công suất backhaul lên
việc triển khai của mạng. Phân tích sự cân bằng giữa hiệu suất năng lƣợng (EE) và
hiệu suất phổ (SE) cho cả đƣờng tải lên và đƣờng tải xuống của hệ thống DMIMO
[21]. Trong [22] để giảm mức tiêu thụ điện năng của các trạm cơ sở di động (BSs),
các kiến trúc BS sau đây đã đƣợc phát triển: các BS cell nhỏ, và các BSs dựa trên
đài phát thanh từ xa (RRH). Do đó, tác giả đề xuất một mơ hình tiêu thụ điện năng
BS mới để so sánh mức tiêu thụ năng lƣợng và hiệu suất năng lƣợng của ba kiến
trúc BS khác nhau. Kiến trúc BS RRH dựa trên RRH tốt hơn kiến trúc BS thông
thƣờng với mức giảm 30% điện năng tiêu thụ và tăng hiệu suất năng lƣợng gấp 7
lần. Trong [23] phân tích hiệu suất năng lƣợng của HCRAN thực tế sử dụng NOMA,
kết quả cho thấy rằng NOMA đề xuất cho HCRAN hoạt động tốt hơn so với truy
cập đa phân chia tần số thông thƣờng (OFDMA) về việc cung cấp hiệu suất năng
lƣợng cao hơn lên đến bốn lần. Bên cạnh đó, vấn đề tối ƣu hóa đƣợc đƣa ra để tìm
ra số lƣợng tối ƣu của BSs tối đa hóa hiệu suất của HCRAN. Nó thể hiện rằng, với
nguồn cung cấp năng lƣợng thấp tại CCS, một cặp micro BS có thể đƣợc phục vụ
cung cấp hiệu suất năng lƣợng đƣợc cải thiện lên đến 1,6 lần so với các macro BS

và RRH, trong khi chúng đạt đƣợc hiệu suất năng lƣợng giống nhau với công suất
cao tại CCS.
1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
Trong đề tài này, phân tích hiệu suất năng lƣợng và thông lƣợng giữa kỹ thuật
không trực giao (NOMA) và kỹ thuật trực giao (OFDMA) trên 3 mơ hình kênh

Trang 4


Luận văn

Chƣơng 1

truyền là Rayleigh, Rician và Nakagami-m. Chứng minh đƣợc rằng hiệu suất năng
lƣợng của NOMA không phải lúc nào cũng có thể tăng bởi việc tăng số lƣợng và
chức năng của BS. Đặc biệt, hiệu suất năng lƣợng chỉ tăng khi số lƣợng BS ít hơn
một số lƣợng BS nhất định, sau đó giảm dần nếu nhƣ số lƣợng BS tăng lên. Phân
tích việc thay đổi hiệu suất năng lƣợng có phụ thuộc vào nhiều yếu tố nhƣ là: môi
trƣờng lan truyền, công suất cung cấp tại CCS cũng nhƣ sử dụng loại BS nào trong
mạng HCRAN. Bên cạnh đó, tìm đƣợc số lƣợng BS của nhiều loại khác nhau để có
thể đạt đƣợc tối đa hiệu suất năng lƣợng trong mạng HCRAN, cũng nhƣ đƣa ra
những hạn chế của cơng suất nguồn cung cấp có sẵn tại CCS và số lƣợng BS có thể
đƣợc bao phủ bởi CCS. Xem xét tác động của công suất phân bổ tại trạm trung tâm
đám mấy nền (cloud-based central station-CCS) tới hiệu suất năng lƣợng, cụ thể là
công suất phân bổ tại CCS thấp sẽ đạt đƣợc hiệu suất năng lƣợng cao hơn.
1.4 NHIỆM VỤ VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Nhiệm vụ
 Tìm hiểu cơ sở lý thuyết về mạng truy cập đám mây vô tuyến không đồng
nhất (HCRAN) bao gồm cấu trúc hệ thống, hiệu suất phổ và hiệu suất năng
lƣợng.

 Tìm hiểu mơ hình hệ thống NOMA, kỹ thuật phân bổ công suất trong
NOMA, phƣơng pháp triệt nhiễu nối tiếp (SIC).
 Về mơ hình kênh truyền tìm hiểu 3 mơ hình kênh truyền là Rayleigh, Rician
và Nakagami-m.
 Phân tích và so sánh thông lƣợng cũng nhƣ là hiệu suất năng lƣợng giữa
NOMA và OFDM. Phân tích tác động của công suất phân bổ tại CCS lên
hiệu suất năng lƣợng.
 Cuối cùng, thực hiện mô phỏng trên phần mềm Matlab và đƣa ra những đánh
giá về hiệu suất năng lƣợng thông lƣợng của NOMA và OFDMA trên cả 3
kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m. Bên cạnh đó, ngƣời thực hiện
cũng mô phỏng để xem xét tác động của việc phân bổ công suất tại trạm
Trang 5


Luận văn

Chƣơng 1

trung tâm đám mây nền (CCS) cũng nhƣ là loại BS lên hiệu suất năng lƣợng
của NOMA.
1.4.2 Phạm vi nghiên cứu
Trong đề tài này, ngƣời thực hiện chỉ nghiên cứu đƣờng tải xuống từ CCS tới
các trạm BS trong một mạng đa truy cập vô tuyến đám mây khơng đồng nhất
(HCRAN). Về mơ hình kênh truyền có rất nhiều mơ hình kênh truyền nhƣ là fading
phẳng, fading chọn lọc tần số, fading nhanh và fading chậm. Ngƣời thực hiện chủ
yếu phân tích và mơ phỏng trên mơ hình kênh truyền fading phẳng. Về công suất
tiêu thụ tại BS ngƣời thực hiện chỉ sử dụng loại macro BS để tính tốn, chúng ta có
thể mở rộng phân tích với việc thay đổi nhiều loại BS khác nhau.
1.5 ĐÓNG GÓP CHÍNH CỦA LUẬN VĂN
Hầu hết các vấn đề về hiệu suất năng lƣợng, thơng lƣợng và tối ứu hóa đã

đƣợc các tác giả nghiên cứu trong các cơng trình trƣớc đây, tuy nhiên chƣa có cơng
trình nào thực hiện nghiên cứu giao thức NOMA trong mạng 5G trên các kênh
truyền khác nhau. Đóng góp chính của luận văn đó là thực hiện nghiên cứu 3 mơ
hình kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami-m sau đó thực hiện mơ phỏng để
khảo sát, đánh giá hiệu suất năng lƣợng và tổng thông lƣợng của NOMA trên 3
kênh truyền này trong mạng 5G so sánh với kỹ thuật OFDMA. Bên cạnh đó, luận
văn cũng phân tích và đƣa ra những đánh giá về tác động của công suất phân bổ tại
trạm trung tâm đám mấy nền tới hiệu suất năng lƣợng trên mỗi kênh truyền khác
nhau.
1.6 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để thực hiện đƣợc đề tài này ngƣời thực hiện đề tài sử dụng một số phƣơng
pháp sau:


Phƣơng pháp phân tích và tống hợp lý thuyết.



Phƣơng pháp phân tích và đánh giá mơ hình hệ thống.

Trang 6


Luận văn


Chƣơng 1

Tìm kiếm tham khảo các bài báo khoa học.

1.7 BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài gồm có 3 chƣơng:
Chƣơng 1: Trình bày tổng quan về đề tài bao gồm đặt vấn đề, tình hình nghiên cứu
của đề tài, mục tiêu, nhiệm vụ, phạm vi nghiên cứu, nội dung thực hiện và đóng góp
chính của đề tài.
Chƣơng 2: Trình bày cơ sở lý thuyết của đề tài, mạng truy cập đám mây vô tuyến
không đồng nhất (HCRAN), kỹ thuật đa truy cập, kỹ thuật phân bổ công suất,
phƣơng pháp triệt nhiễu nối tiếp (SIC), kỹ thuật NOMA.
Chƣơng 3: Phân tích hiệu suất năng lƣợng và thơng lƣợng của NOMA cho backhaul
không dây trong HCRAN
Chƣơng 4: Thực hiện mô phỏng và đánh giá các kết quả thu đƣợc.

Trang 7


Luận văn

Chƣơng 2

Chƣơng 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 MẠNG TRUY CẬP VÔ TUYẾN ĐÁM MÂY KHÔNG ĐỒNG NHẤT
(HCRAN)
Nhu cầu đối với các ứng dụng [1] cần dữ liệu tốc độ cao nhƣ là tạo luồng
video (video streaming) không dây, mạng xã hội và giao tiếp giữa máy với máy
(machine-to-machine) sẽ đƣợc cung cấp trong hệ thống mạng không dây thế hệ thứ
5 (5G). Thật không may là cấu trúc mạng tế bào hiện tại sử dụng đã hơn 40 năm qua
và nó khơng phải là một thiết kế để đạt đƣợc hiệu suất năng lƣợng tốt. Để có thể
đáp ứng đƣợc mục tiêu thách thức đó, một cuộc cách mạng để tiếp cận đến cấu trúc

mạng không dây mới cũng nhƣ là cách thức xử lý tín hiệu và cơng nghệ mạng tiên
tiến sẽ xảy ra nhƣ dự đốn.Mạng khơng đồng nhất (Hetnets) đang thu hút lớn sự
quan tâm cả trong nghiên cứu và trong công nghiệp. Những nút công suất thấp
(LPN, pico BS, femto BS, small cell BS) đƣợc xem nhƣ là chìa khóa chính trong
việc tăng dung lƣợng của mạng tế bào trong khu vực dày đặc với lƣu lƣợng dữ liệu
cao. Khi lƣu lƣợng lớn dữ liệu đƣợc tập trung lại, các nút cơng suất thấp có thể kết
hợp với các nút công suất cao (HPN, macro hoặc micro BS) để hình thành nên
mạng khơng đồng nhất. Mạng khơng đồng nhất có nhiều tiến bộ để đáp ứng các yêu
cầu với tốc độ dữ liệu cao thông qua việc triển khai dày đặc các nút công suất thấp,
bao phủ khắp nơi và cung cấp tín hiệu điều khiển tổng thể tới tất cả các thiết bị
ngƣời dùng thông qua các nút công suất cao. Theo thống kê, càng dày đặc các nút
công suất cao sẽ vƣớng phải các vấn đề nhiễu nghiêm trọng làm hạn chế hiệu suất
và vấn đề phát triển thƣơng mại của mạng không đồng nhất. Điều phối đa điểm
(CoMP) là một trong những kỹ thuật hứa hẹn trong hệ thống 4G. Nhƣng không may
là, CoMP có một số nhƣợc điểm trong hệ thống mạng thực tế là hiệu suất của nó

Trang 8


Luận văn

Chƣơng 2

phụ thuộc vào backhaul của mạng và thậm chí là hiệu suất sẽ giảm khi tăng mật độ
của các nút công suất thấp. Trong lúc này, công nghệ điện toán đám mây đã nổi lên
nhƣ một giải pháp đầy triển vọng để cung cấp hiệu suất năng lƣợng cao với tốc độ
dữ liệu Gigabit. Vì vậy mạng đa truy cập vô tuyến đám mây không đồng nhất (HCRAN) đƣợc đƣa ra nhƣ một giải pháp tiềm năng làm tăng việc xử lý trong mạng
không đồng nhất thông qua việc kết hợp với điện toán đám mây. Sự thúc đẩy của HCRAN là để nâng cao khả năng của các nút công suất cao và làm đơn giản các nút
công suất nhỏ thông qua việc kết nối tới một “đám mây xử lý tín hiệu” với sợi
quang tốc độ cao. Việc xử lý đƣờng tín hiệu dải nền cũng nhƣ là kiểm sốt nguồn

tài ngun vơ tuyến cho các nút công suất thấp đƣợc chuyển tới đám mây máy chủ
(Cloud Sever) để tận dụng khả năng của điện toán đám mây. Trong H-CRAN đƣợc
đƣa ra, chi phí hoạt động thấp, năng lƣợng tiêu thụ và cơ sở hạ tầng khơng dây cũng
đƣợc giảm. Hình 2.1 mình họa cho sự phát triển từ hệ thống 1G lên H-CRAN dựa
trên hệ thống 5G. Trong hệ thống mạng tế bào 1G, 2G và 3G khơng u cầu xử lý
cộng tác bởi vì nhiễu liên tế bào có thể tránh đƣợc bằng kỹ thuật CDMA. Tuy nhiên
với OFDM trên hệ thống 4G, nhiễu liên tế bào là nghiêm trọng bởi vì phổ đƣợc tái
sử dụng ở các tế bào lân cận, đặc biệt khi mạng khơng đồng nhất đƣợc triển khai.
Do đó, với H-CRAN trên hệ thống 5G, điện toán đám mây và các kỹ thuật mạng
đƣợc đề xuất có thể giải quyết những thách thức của mạng 4G và đáp ứng đƣợc các
yêu cầu của hệ thống 5G [3].
Cloud computing

1G/2G/3G

4G

5G
Server Server

Co

Server Server

Server

MP

4G

Co

Server

Wifi

MP

R
R
H
Optical/micro
-meter

R
R
H
Non-cooperative
cellular RAN
Intercell cooperative
cellular RAN

Hình 2.1: Sự phát triển của hệ thống tế bào thành 5G
Trang 9


Luận văn

Chƣơng 2

2.1.1 Cấu trúc hệ thống của H-CRAN
Tƣơng tự nhƣ C-RAN truyền thống, nhƣ trong hình 2.2 số lƣợng lớn các thiết
bị thu phát vô tuyến (RRH) với sự tiêu thụ năng lƣợng thấp trong hệ thống HCRAN đƣợc kết hợp với nhau trong bộ xử lý tập trung (BBU). Tuy nhiên, sự khác
nhau giữa C-RAN và H-CRAN là BBU thì đƣợc giao tiếp với các nút cơng suất cao
để giảm bớt ảnh hƣởng của nhiễu chéo (cross-tier interference) giữa nút công suất
thấp và nút công suất cao thông qua điện toán đám mây trung tâm dựa trên kỹ thuật
xử lý cộng tác. Ngoài ra, dữ liệu và giao diện điều khiển BBU và nút công suất cao
đƣợc thêm vào và ký hiệu tƣơng ứng là S1 và X1, toàn bộ những định nghĩa này
đƣợc kế thừa từ 3GPP (3rd generation partnership project). H-CRAN có thể hỗ trợ
đồng thời cho cả thoại và dữ liệu. Dịch vụ thoại thì ƣu tiên đƣợc quản lý bới các nút
công suất cao trong khi những gói lƣu lƣợng dữ liệu cao đƣợc xử lý bởi RRH. Chỉ
một phần chức năng trong lớp vật lý (PHY) đƣợc kết hợp chặt chẽ trong RRH và
mơ hình với một phần chức năng này đƣợc ký hiệu là PHY_RF trong hình 2.2.
So với cấu trúc C-RAN truyền thống, H-CRAN làm giảm bớt yêu cầu
fronthaul với sự tham gia của các nút công suất cao. Nhờ sự kết hợp của các nút
cơng suất cao, tín hiệu điều khiển và dữ liệu ký tự đƣợc tách riêng ra trong HCRAN. Tất cả các tín hiệu điều khiển và hệ thống thông tin quản bá đƣợc chuyển
giao bởi các nút công suất cao tới thiết bị ngƣời dùng (UE) để đơn giản hóa dung
lƣợng và thời gian trễ bị ràng buộc trong đƣờng fronthaul liên kết giữa RRH và
BUU và làm cho RRH hoạt động hoặc chuyển sang trạng thái “sleep” một cách hiệu
quả để tiết kiệm năng lƣợng tiêu thụ.
Ngoài ra, lƣu lƣợng truyền hoạt hoặc dịch vụ nhắn tin nhanh với số lƣợng nhỏ
dữ liệu có thể đƣợc hỗ trợ hiệu quả bởi các nút công suất cao. Tín hiệu điều khiển
thích nghi đƣợc hình thành giữa kết nối đƣợc định tuyến và phi kết nối cũng đƣợc
hỗ trợ trong H-CRAN, nó có thể đạt đƣợc tiết kiệm chi phí đáng kể trong kết nối vơ
tuyến. Các cơng nghệ khác nhau của RRH trong lớp PHY có thể đƣợc sử dụng để
cải thiện tốc độ bit nhƣ là IEEE 802.11 ac/ad, sóng milimet và thậm chí ánh sáng

Trang 10

Luận văn

Chƣơng 2

quang học. Với các nút công suất cao MIMO là một cách tiếp cận tiềm năng để mở
rộng độ phủ sóng và tăng dung lƣợng.
Bởi vì tất cả các tín hiệu đƣợc xử lý tập trung trong BUU cho các UE liên kết
với RRH, điện toán đám mây dựa trên kỹ thuật xử lý cộng tác đƣợc kế thừa từ
MIMO ảo có thể đạt đƣợc sự phân tập cao và độ lợi ghép kênh. Cũng giống nhƣ CRAN, nhiễu liên RRH có thể đƣợc ngăn chặn bằng đám mây điện toán với kỹ thuật
xử lý cộng tác trong BBU. Nhiễu chéo giữa các nút công suất lớn và RRH có thể
đƣợc giảm bớt thơng qua điện tốn đám mây dựa trên sự cộng tác với RRM (CCCRRM) thông qua giao diện X2 giữa BBU và các nút công suất cao.
Để cải thiện hiệu suất năng lƣợng của H-CRAN, các RRH tích cực phải đáp
ứng đƣợc khối lƣu lƣợng dữ liệu. Khi lƣu lƣợng dữ liệu thấp, một số RRH có thể rơi
vào trạng thái “sleep” dƣới sự quản lý của BBU. Tuy nhiên, khi lƣu lƣợng dữ liệu
trở nên dày đặc trong một vùng nhỏ gồm cả nút công suất lớn với khối MIMO và
các RRH, sẽ làm việc với nhau để đáp ứng đƣợc yêu cầu dung lƣợng lớn và thậm
chí các RRH tƣơng ứng có thể mƣợn nguồn sóng vơ tuyến từ các RRH lân cận.

Hình 2.2:

Cấu trúc hệ thống H-CRAN

Trang 11


Luận văn

Chƣơng 2

2.1.2 Hiệu suất phổ và hiệu suất năng lƣợng

Bằng việc rút ngắn khoảng cách giữa RRH và UE mong muốn và đạt đƣợc độ
lợi xử lý cộng tác từ điện toán đám mây trong BBU, hiệu xuất phổ SE có ý nghĩa
quan trọng trong H-CRAN. So với mạng tế bào không dây truyền thống, nhiều
RRH kết nối tới một BBU trong H-CRAN để có thể đạt đƣợc hiệu suất cao hơn
nhiều. Yếu tố chính để cải thiện cả SE và EE là giảm công suất tiêu thụ của các
mạch fronthaul. Hệ thống làm mát tập trung hiệu quả trong BBU và cơng suất phát
thấp trong RRH có thể dẫn tới một sự giảm đáng kể tổng năng lƣợng tiêu thụ. RRH
hồn tồn có thể chuyển sang chế độ tắt để tiết kiệm nhiều năng lƣợng khi khơng có
lƣu lƣợng thơng tin, nó thể hiện rằng có thể tiết kiệm đƣợc 60% năng lƣợng so với
chế độ non-sleep. Các nút cơng suất cao có trách nhiệm cung cấp dịch vụ phủ sóng
cơ bản và phân phối tín hiệu điều khiển trong khi các RRH đƣợc sử dụng để hỗ trợ
các gói lƣu lƣợng thơng tin với tốc độ xử lý cao. Các dịch vụ cục bộ và tổng chi phí
đƣợc bảo đảm bởi các nút cơng suất cao, để làm giảm bớt các hạn chế trên fronthaul
và giảm công suất tiêu thụ của các mạch điện trong RRH do đó cải thiện hiệu suất
tiêu thụ của SE và EE.
2.2 KỸ THUẬT NOMA
2.2.1 Giới thiệu
Trong những năm gần đây, NOMA đã thu hút rất nhiều sự chú ý của các nhà
nghiên cứu để có thể đáp ứng đƣợc các yêu cầu của mạng 5G. NOMA là một kỹ
thuật truy cập vô tuyến đầy triển vọng để nâng cao hiệu suất trong các thế hệ mạng
tế bào tiếp theo. Kỹ thuật đa truy cập có thể đƣợc phân thành hai loại là đa truy cập
trực giao (OMA) và đa truy cập khơng trực giao (NOMA). Trực giao thì cho phép
bên nhận có thể tách tín hiệu mong muốn từ tín hiệu không mong muốn bằng cách
sử dụng những hàm cơ bản. Hệ thống đa truy cập phân chia theo thời gian (TDMA)
và đa truy cập phân chia theo tần số trực giao (OFDMA) là những ví dụ điển hình
cho OMA. OFDMA chọn các sóng mang có tần số trực giao với nhau để ghép kênh.

Trang 12

Luận văn

Chƣơng 2

Điểm khác biệt so với OMA là NOMA cho phép phân bổ một tần số cho nhiều user
tại cùng thời điểm trong cùng một cell và cũng đƣa ra một số cải thiện nhƣ là cải
thiện hiệu suất phổ, tăng thông lƣợng cho các user tại cạnh của cell và độ trễ của
việc truyền tín hiệu thấp. Kỹ thuật NOMA có thể đƣợc chia thành 2 loại NOMA
miền cơng suất và NOMA miền mã. Hình 2.3 minh họa NOMA đƣờng tải xuống
với kỹ thuật triệt nhiễu nối tiếp SIC cho trƣờng hợp 1 BS và 2 thiết bị ngƣời dùng
(UE) [4].

GHÉP KÊNH NOMA

Công suất phân bổ nhỏ cho
các UE trung tâm

P

F

Công suất phân bổ lớn cho
các UE ở cạnh

Giải mã

UE trung tâm
có SIC

UE ở

cạnh
khơng
có
SIC

Giải mã

UE có SIC

Hình 2.3: Minh họa NOMA đƣờng tải xuống với SIC
Để đơn giản, ngƣời thực hiện giả sử có 1 nguồn phát duy nhất và bên nhận là
các ăn-ten. Băng thông sử dụng chung cho toàn hệ thống truyền dẫn là 1 Hz. BS
[| | ]

phát tín hiệu cho các UE-i (i=1,2),
cơng suất là P. Trong NOMA,

và

cơng suất phát là

và tổng

thì bị chồng lên nhau trong miền công suất

nhƣ sau:
√

Trang 13

√

(2.1)