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: ;
Abstract—Hiện nay vấn đề nâng cao hiệu năng đường
xuống của hệ thống đa người dùng (MU: Multi User) là
hướng nghiên cứu quan trọng và đáng quan tâm cho các
hệ thống vô tuyến tương lai. Phương pháp đa truy nhập
không trực giao (NOMA: Non-Orthogonal Multiple
Access) đã được đề xuất để cải thiện hiệu năng cho hệ
thống MU. 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 tơi đề xuất được
đánh giá là có hiệu quả trong các trường hợp khử nhiễu
liên tiếp (SIC: Successive Interference Cancellation)
hoàn hảo và khơng hồn hảo. Việc đánh giá xác xuất
dừng cho cả hai trường hợp đã được thực hiện về mặt lý
thuyết và được so sánh với mô phỏng Monte Carlo. Sự
phù hợp giữa kết quả lý thuyết và kết quả mô phỏng đã
xác thực công thức đánh giá được đề xuất. Ngoài ra, các
kết quả cho thấy sự kết hợp tiền mã hóa và NOMA đã đề
xuất có thể cải thiện hơn nữa hiệu năng của hệ thống
MU.

thống MU - NOMA, người dùng có điều kiện kênh tốt

hơn được phân bổ cơng suất truyền ít hơn, trong khi
đó người dùng có điều kiện kênh kém hơn được cung
cấp cơng suất truyền cao hơn [4], [5]. Mục đích của
chiến lược này là nhằm đạt được sự cân bằng giữa
thông lượng hệ thống và sự công bằng của người dùng
[6].
Các nghiên cứu trước đây về đường xuống của MU
- NOMA có thể được tóm tắt như sau: Dinh và các
cộng sự đã tiến hành khảo sát NOMA đường xuống
đơn giản của hệ thống MU, trong đó tất cả người dùng
ở các vị trí ngẫu nhiên, và đã tìm được các cơng thức
đánh giá xác xuất dừng và dung lượng hệ thống. Trong
[8], Yang và các cộng sự đã khảo sát cả đường xuống
và đường lên của hệ thống MU - NOMA và đã đề xuất
sự phân bổ công suất động dựa trên chất lượng dịch vụ
(QoS) của các người dùng khác nhau. Dựa vào các kết
quả đã nhận được, các tác giả đã chỉ ra rằng sự phân
bổ công suất động có thể đảm bảo sự cơng bằng thơng
lượng cho tất cả người dùng. Thông lượng và xác xuất
dừng đã được thảo luận trong điều kiện công bằng về
chất lượng giữa các người dùng [9]. Trong [10], các
tác giả đã phân tích các hệ thống NOMA MU-MIMO
và chỉ ra rằng hiệu năng của hệ thống NOMA MUMIMO được cải thiện khi các người dùng được tập
hợp thành một cụm.
Qua các công trình đã nghiên cứu, hiệu suất băng
thơng và các vấn đề của hệ thống NOMA đã được cải
thiện. Hơn thế nữa, cơng nghệ NOMA có thể cung cấp
khả năng kết nối rất cao cho hàng tỷ thiết bị điện tử
nhờ các đặc tính khơng trực giao. Ngồi ra, khi so
sánh với các phương pháp đa truy nhập khác như: truy

nhập chia sẻ đa người dùng, đa truy nhập phân chia
theo mẫu, đa truy nhập mã thưa, các hệ thống MU NOMA có độ phức tạp thấp hơn [2]. Bởi vậy công
nghệ NOMA phù hợp cho đường xuống của hệ thống
MU.
Mặt khác, tiền mã hóa trong hệ thống NOMA đa
đầu vào - một đầu ra (MISO: Multi Input-Single
Output) đã được đề xuất và phân tích [11]. Tuy nhiên,
tác giả đã thừa nhận rằng trong mỗi một cụm chỉ có
hai người dùng, nên chúng tôi sẽ mở rộng vấn đề này.
Hệ thống MU hai chặng với tiền mã hóa ở chặng thứ

Keywords: NOMA; SIC; xác xuất dừng; kết hợp tiền mã
hóa và NOMA; khử nhiễu liên tiếp hồn hảo và khơng
hồn hảo.

I. GIỚI THIỆU
Cách mạng 5G được phát triển để cung cấp các
dịch vụ internet vạn vật (IoT: Internet of thing). IoT về
cơ bản kết nối mọi người, các quá trình, dữ liệu và mọi
vật có thể với nhau. Thách thức chủ yếu của IoT là
duy trì thơng tin đáng tin cậy trong điều kiện phổ bị
hạn chế và chi phí thấp [1]. Nhờ có hiệu suất phổ cao
mà đa truy nhập không trực giao (NOMA) là một
trong các kỹ thuật đa truy nhập đầy triển vọng cho các
mạng không dây tương lai, đặc biệt là ứng dụng cho
các mạng di động 5G [2].
Khác với phương pháp đa truy nhập trực giao
(OMA) như đa truy nhập phân chia theo mã (CDMA),
đa truy nhập phân chia theo tần số (FDMA), phương
pháp NOMA sử dụng miền năng lượng cho kỹ thuật

đa truy nhập ở máy phát và áp dụng phương pháp khử
nhiễu liên tiếp (SIC) để tách tín hiệu mong muốn ở các
người dùng. SIC được thực hiện ở mỗi người dùng để
tách các ký hiệu chồng lên nhau và loại bỏ nhiễu giữa
các người dùng. Trong kênh đường xuống của hệ

ISBN 978-604-80-5958-3

124


Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2021)

định vị tồn cầu (GPS). Số lượng người dùng trong
mỗi cụm là như nhau và bằng N.
Ma trận tiền mã hóa wm theo phương pháp ZFBP
được thiết kế cho cụm thứ m để giảm nhiễu liên cụm.
Người dùng n trong cụm m được gọi là người dùng
(m, n) và ma trận kênh giữa người dùng (m, n) và BS
được ký hiệu là hm,n = [hm,n,1, hm,n,2, …, hm,n,M]T ∈ CMx1
với m ∈{1, 2, …, M} và n ∈ {1, 2, …, N}.
hm,n,i~𝒞𝒩%0, Ω!,# ) ký hiệu cho hiệu suất kênh, và
E{│hm,n,i│2} = Ωm,n là phương sai của độ lợi kênh. Tất
cả các kênh được coi gần như độc lập, phân bố đồng
nhất và khơng có fading. Để cực đại hóa tỷ số tín trên
tạp (SNR), ma trận tiền mã hóa wm có thể được biểu
diễn như là phép chiếu của hm,n = [hm,n,1, hm,n,2, …,
hm,n,M]T ∈ CMx1 theo chiều người dùng gây nhiễu trong
cụm m. Ma trận wm được tính bởi cơng thức sau:


nhất và NOMA ở chặng thứ hai đã được đề xuất và
phân tích trong [12], sự kết hợp giữa beamforming và
NOMA cho đường xuống của các hệ thống MU đã
được đề xuất ở [13]. Chúng tôi đã đề xuất mô hình hệ
thống và xác xuất dừng của hệ thống trong trường hợp
SIC hoàn hảo. Điều này là bất khả thi trong các ứng
dụng thực tế, bởi vậy chúng tôi sẽ phân tích hệ thống
đã đề xuất với sự kết hợp giữa tiền mã hóa và NOMA
trong điều kiện SIC khơng hồn hảo. Phân tích lý
thuyết được kiểm chứng, so sánh với mô phỏng Monte
- Carlo trong cả hai trường hợp SIC hồn hảo và
khơng hồn hảo. Các đóng góp của nghiên cứu bao
gồm:
• Phân tích, đánh giá hệ thống NOMA đường xuống
với đa anten ở trạm gốc và đơn anten ở người
dùng. Nhiều người dùng tạo thành một cụm dựa
trên vị trí của họ và tiền mã hóa ZF được ứng dụng
ở trạm gốc (BS) để giảm bớt nhiễu liên cụm.
• Đề xuất các cơng thức đánh giá xác xuất dừng cho
mỗi người dùng để đánh giá phương pháp đề xuất
dựa trên các trường hợp SIC hồn hảo và khơng
hồn hảo. Các công thức đánh giá được kiểm
nghiệm bởi các kết quả mơ phỏng.
Phần cịn lại của bài báo được tổ chức như sau:
Trong phần II, chúng tơi 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
kết quả mô phỏng để đánh giá phương pháp được đề
xuất. Cuối cùng, chúng tôi kết luận bài báo trong phần
V.


𝐁 𝒉!
! 𝒉! ‖

wm= ‖𝐁!

(1)

&' %
Ở đây 𝑩! = 𝑰$ − 𝑯! (𝑯%
! 𝑯! )! 𝑯! và cấu trúc của
ma trận kênh Hm được cho bởi:

𝑯! = [𝒉' , 𝒉( , ⋯ , 𝒉!&' , 𝒉!)' , ⋯ , 𝒉* ]+

(2)

Do đó ta có 𝒉%
! 𝒘, = 0, ∀𝑚 ≠ 𝑗, nghĩa là với tiền
mã hóa, tất cả người dùng trong cụm m khơng nhận
được tín hiệu của các người dùng ở các cụm khác. Tuy
nhiên họ nhận được tín hiệu của tất cả người dùng
trong cụm này. Do vậy, phương pháp NOMA có thể
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 khơng 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:

II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG

│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

Hình 1. Mơ hình hệ thống với sự kết hợp giữa tiền mã hóa và
NOMA.

Tập tín hiệu của tất cả người dùng trong cụm m
.
được định nghĩa là XS,m = ;𝑥-,' , ⋯ , 𝑥!,$ = , ở đây xm,n
là tín hiệu của người dùng (m, n). Tập tín hiệu được
nhân với ma trận tiền mã hóa Wm ở đầu ra anten dựa
trên thuật tốn ZF. Cơng suất phát của tất cả các anten
của BS được xác định là E{│XS,m│2} = PS. Hệ số phân
bổ công suất cho người dùng (m, n) là am,n và thỏa mãn
điều kiện ∑$
#/' 𝑎!,# = 1. Do đó, tín hiệu được truyền
từ mỗi anten của BS về phía cụm m là:

Mơ hình của hệ thống MU đường xuống với sự

kết hợp giữa tiền mã hóa và NOMA được thể hiện trên
Hình 1. Một BS được trang bị M anten với phương
pháp tiền mã hóa ZF (ZFBP) để phục vụ cho M cụm
người dùng, trong khi mỗi người dùng chỉ có một
anten do kích thước hạn chế. Các người dùng được
phân cụm một cách đơn giản bởi thuật tốn xác định vị
trí hoặc phương pháp hướng khơng gian như kỹ thuật

ISBN 978-604-80-5958-3

(4)

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!,#

dùng log2(1 + γm,n) nhỏ hơn r. Xác xuất dừng được tính
bởi:

(5)

()
là tạp âm trắng cộng tính
Coi 𝒏! ~𝒞𝒩(0, 𝜎!
(AWGN) ở người dùng (m, n), trong trường hợp tiền
mã hóa hồn hảo, tín hiệu thu được của người dùng

(m, n) bao gồm tín hiệu của tất cả người dùng trong
cụm m.
$

𝒚!,# = 𝒉!,# 𝒘! F

OPm,n = Pr (γm,n ≤ γth)
ở đây 𝛾25 = 2T − 1 là ngưỡng ngừng hoạt động.
Từ (7) ta có thể viết lại (9) như sau:
OP!,# = PT R

A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1 + 𝒏!,#

1/'

=

(9)

𝒉! 𝒘! A𝑎!,# 𝑃0 𝒙!,#
IJJJJJKJJJJJL

%

N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O

%

%
∑'

&($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$

≤ 𝛾25 T

(10)

(

Đặt 𝑏!,# = ∑$
1/#)' 𝑎!,1 , 𝑋!,# = W𝒘! 𝒉!,# W
Ta viết (10) dưới dạng:

2í#51ệ7!8#9!7ố#;ủ=#9ườ1@ù#9(!,#)
$

+ 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,1 𝑃0 𝒙!,1
IJJJJJJJKJJJJJJJL
1/#)'

OP!,# = Pr R𝑋!,# ≤

#51ễ7ả#55ưở#92ừ#9ườ1@ù#9H5á;
#&'

ả#55ưở#9;ủ=0JKH5ô#958à#5ả8

Trong trường hợp SIC hoàn hảo, hệ số
𝒉!,# 𝒘! ∑#&'
H/' A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H = 0.
Như đã đề cập ở trên, mặc dù ZFBP có thể khử

nhiễu liên cụm, tuy nhiên nhiễu trong nội bộ của cụm
hay nhiễu giữa các người dùng trong một cụm (IUI)
vẫn tồn tại. Bởi vậy kỹ thuật SIC có thể được sử dụng
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
các người dùng (m, 1), (m, 2), …, (m, n-1). Gọi 𝛾!,# là
tỷ số tín hiệu trên tạp âm cộng nhiễu (SINR), ta có:
%
N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O
%
'
%
∑&($)* N! =",& O𝒉",$ 𝒘" O )S",$

N! =",$ O𝒉",$ 𝒘" O

$&#

,/Z

#),&'

fY- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )=

'

\

𝑓Y- (𝑥H ) = [ exp c− [- d

-

(13)

-

\

𝐹Y- (𝑥H ) = 1 − exp c− [- d

(7)

(14)

-


Thay (13) và (14) vào (12), sau đó khai triển nhị
thức ta nhận được hàm mật độ xác suất cho SINR
của người dùng (m, n). Do xác xuất dừng là
]∗
OP = ∫Z 𝑓Y",$ (𝑥)𝑑𝑥, nên xác xuất dừng của người
dùng (m, n) được miêu tả theo cơng thức:

(8)

$&#

OP!,#
III. PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG


(−1)H 𝑁 − 𝑛
𝑁!
=
F
c
dx
𝑘
(𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)!
𝑛+𝑘

h1 − 𝑒𝑥𝑝 R− N

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
dùng (m, n). Tốc độ dữ liệu từ BS tới mỗi người dùng
là r được giả định giống nhau trong kịch bản công
bằng giữa các người dùng. Bởi vậy, sự ngừng hoạt
động xảy ra khi dung lượng tức thời giữa BS và người

ISBN 978-604-80-5958-3

(12)

ở đây

%

%

S",$

(11)

𝑁!
𝑁−𝑛
𝑓Y",$ (𝑥) =
F(−1), R
Tx
𝑗
(𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)!

Do người dùng (m, N) sử dụng thuật tốn SIC để
loại bỏ tín hiệu của tất cả người dùng trong một cụm,
nên SNR của người dùng (m, N) được tính:
𝛾!,$ =

= 𝜃1 T

Từ (11) ta nhận thấy sự ngừng hoạt động thường
xuyên xảy ra trong trường hợp 𝑎!,# ≤ 𝛾25 𝑏!,# , do đó
cơng suất phát phải được phân bổ nhiều hơn cho các
người dùng có độ lợi kênh nhỏ.
Hàm biến thiên mật độ xác suất Xm,n được biểu
diễn bởi công thức:

+ 𝒉!,# 𝒘! F A𝑎!,H 𝑃0 𝒙!,H + 𝒏!,# (6)
IJJJJJJJKJJJJJJJL
H/'


𝛾!,# =

U+,
N! V=",$ &U+, W",$ X

]∗
! [",-

Tk

H/Z
#)H

với 𝑘 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁;𝜃 ∗ = max o𝜃1 = N
1/':$

(15)
U+,
! V=",$ &U+, W",$X

p.

B. Xác xuất dừng trong trường hợp SIC khơng hồn
hảo
Hệ thống MU MISO với phương pháp đề xuất đã
được phân tích ở trên dựa trên giả thiết là SIC hoàn

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
tưởng như vậy. SIC khơng hồn hảo là do lỗi trong
việc giải mã tập tín hiệu chồng chất thu được ở các
người dùng. Để khảo sát ảnh hưởng của SIC khơng
hồn hảo trong hệ thống NOMA, ta sẽ phân tích
phương pháp đã đề xuất trong trường hợp SIC khơng
hồn hảo.
Số hạng𝒉!,# 𝒘! ∑#&'
H/' A𝑎H 𝑃0 𝒙#&' trong (6) phụ
thuộc vào chất lượng của thuật tốn SIC và nó khơng
bằng 0 trong trường hợp SIC khơng hồn hảo. SINR
tức thời và xác xuất dừng của người dùng (m, n) được
thể hiện tương ứng trong các công thức (16) và (17), ở
đây ∆H = 𝜉 ∑#&'
H/' 𝑎H 𝑃0 là cơng suất cịn lại của nhiễu và
𝜉 là hệ số phẩm chất của thuật toán SIC.
1!`0JK

𝛾!,#

IV. CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
Phần này cung cấp các kết quả mô phỏng của xác
xuất dừng của phương pháp kết hợp tiền mã hóa và
NOMA đã đề xuất cho đường xuống của hệ thống MU
MISO trong cả hai trường hợp SIC hồn hảo và khơng
hồn hảo. Nhiều bài báo đã công bố đã chỉ ra rằng
hiệu năng của hệ thống bị xấu đi khi số lượng người
dùng lớn hơn 3 do IUI cịn sót lại. Bởi vậy, ta giả thiết

rằng số người dùng trong mỗi cụm là 3 và tiền mã hóa
thực hiện ở BS cho mỗi cụm là hồn hảo. Kênh giữa
BS với người dùng có phân bố Reyleigh. Giả thiết
rằng, trong các người dùng thì người dùng thứ 1 xa BS
nhất, người dùng thứ 3 gần BS nhất. Do đó, độ lợi
kênh của họ được chọn là Ωm,1 = 1, Ωm,2 = 2, Ωm,3 = 3.
$&#)'
Hệ số phân bổ cơng suất được tính là 𝑎# = ѱ , với

=
N! =",$ O𝒉",$ 𝒘"O

%

%

%

$/*
%
∑'
&($)* N! =",&O𝒉",$ 𝒘" O )O𝒉",$ 𝒘" O a ∑-(* =- N! )S",$

1!`0JK
OP!,#

Pr R

ở đây n ≤ k ≤ N.


=

1!`0JK
Pr%𝛾!,#

(16)

ѱ=

≤ 𝛾25 ) =
%

N! =",$O𝒉",$ 𝒘" O

%
%
V∑'
&($)* N! =",& )∆- XO𝒉",$ 𝒘" O )S",$

$($)')
(

để cho ∑$
#/' A𝑎1 = 1.

≤ 𝛾25 T (17)

Dựa trên độ lợi kênh quy định của mỗi người
dùng được thể hiện ở (3) và từ (17) ta có thể viết cơng
thức xác xuất dừng của người dùng (m, n) như sau:

1!`0JK
OP!,#
= 1 − Pr R𝑋!,# > N

U+,
! =",$ &U+, W-

= 𝛼H T, (18)

ở đây 𝑏H = ∑$
1/#)' 𝑃0 𝑎!,1 + ∆H , ∀𝑘 ∈ {𝑛: 1 ÷ 𝑁} và
𝛼H = max oN

U+,
! =",$ &U+, W-

p , ∀𝑘 ∈ {𝑛 < 𝑘 < 𝑁}.

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
nữa, hàm mật độ xác suất của Xm,n được định nghĩa
bởi [16]:

Hình 2: Xác xuất dừng trong các trường hợp SIC hồn hảo
và khơng hồn hảo với hệ số dư ξ = 0.05.

#&'
$!
𝑓Y",$ (𝑥) = ($&#)!(#&')! 𝑓Y- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )= x

$&'
;1 − 𝐹Y- (𝑥H )= =
$!
∑$&#(−1),
($&#)!(#&')! ,/Z

#),&'
𝑁−𝑛
R
T 𝑓Y- (𝑥H );𝐹Y- (𝑥H )=
𝑗
(19)

Sử dụng (19), ta có thể viết lại cơng thức tính xác
xuất dừng trong trường hợp SIC khơng hồn hảo như
sau:
$&#

1!`0JK
OP!,#
=

(−1)H 𝑁 − 𝑛
𝑁!
F
c
dx
𝑘
(𝑁 − 𝑛)! (𝑛 − 1)!
𝑛+𝑘

h1 − exp R− N

ISBN 978-604-80-5958-3

d! [",-

H/Z
#)H

Tk

(20)

127

Hình 2 thể hiện kết quả lý thuyết và mô phỏng của
xác xuất dừng phụ thuộc vào SNR cho hai trường hợp
SIC hồn hảo và khơng hồn hảo với a1 = 0.7,
a2 = 0.2, a3 = 0.1. Mặc dù công suất phát của người
dùng 3 là nhỏ nhất, nhưng lại có hiệu năng tốt nhất.
Điều này được giải thích là do người dùng 3 ở gần BS
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
SIC để khử nhiễu từ tất cả người dùng khác. Bởi vậy
SNR nhận được của người dùng này cao hơn SINR
nhận được của các người dùng khác. Xác xuất dừng
của người dùng 1 là như nhau trong cả hai trường hợp,
bởi vì người dùng 1 khơng sử dụng thuật tốn SIC.
Hình 3 miêu tả xác xuất dừng của người dùng 1
khi tốc độ dữ liệu yêu cầu thay đổi như r = 1, 2 và

3bit/symbol. Các tốc độ dữ liệu được yêu cầu này là


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.
Ta xét đại diện xác xuất dừng của người dùng 1, còn
trường hợp của các người dùng khác cũng tương tự.
Như thể hiện trên Hình 3, xác xuất dừng tăng khi tốc
độ dữ liệu u cầu tăng. Mơ phỏng Monte Carlo đã
chứng minh tính đúng đắn của các kết quả lý thuyết.

[4] L. Lv, J. Chen, and Q. Ni, Cooperative Non-Orthogonal Multiple
Access in Cognitive Radio – IEEE Commun. Lett., vol. 20, no. 10,
pp. 2059–2062, Oct. 2016.
[5] M. F. Kader, M. B. Shahab, and S. Y. Shin, Cooperative
Spectrum Sharing with Energy Harvesting Best Secondary User
Selection and Non-Orthogonal Multiple Access – in Proc. of 2017
International Conference on Computing, Networking and
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 MIMOOMA 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
to NOMA systems – IEEE Trans. Commun., vol. 63, no. 3, pp. 791–
800, Jan. 2015.
[12] Pham Thanh Hiep, Tran Manh Hoang, Non-orthogonal multiple
access and beamforming for relay network with RF energy
harvesting – ICT Express, 2019.
[13] Hoang Duc Vinh, Vu Van Son, Tran Manh Hoang, Pham
Thanh Hiep, Proposal of Combination of NOMA and Beamforming
Methods for Downlink Multi-users systems – Proceedings of the 3rd
International Conference on Recent Advances in Signal Processing,
Telecommunications & Computing (SigTelCom), 2019.
[14] P. M. Shankar, Fading and shadowing in wireless systems –
Springer, 2017.
[15] K. K. Mukkavilli, A. Sabharwal, E. Erkip, and B. Aazhang, On
beamforming with finite rate feedback in multiple-antenna systems –
IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 49, no. 10, pp. 2562–2579, Oct. 2003.
[16] S. Miller and D. Childers, Probability and random processes:
With applications to signal processing and communications –
Academic Press, 2012..
[17] A. Papoulis and S. U. Pillai, Probability, Random Variables,

and Stochastic Processes – Tata McGraw-Hill Education, 2002.
[18] Z. Chen, Z. Ding, X. Dai, and R. Zhang, An optimization
perspective of the superiority of NOMA compared to conventional
OMA – IEEE Trans. Signal Process., vol. 65, no. 19, pp. 5191–
5202, July. 2017.

Hình 3: Xác xuất dừng của người dùng 1 với các tốc độ dữ
liệu khác nhau.

V. KẾT LUẬN
Nhóm tác giả đã phân tích đường xuống của hệ
thống MU MISO với sự kết hợp tiền mã hóa và
NOMA, và đã đề xuất phương pháp tính xác xuất
dừng cho tất cả người dùng. Việc đánh giá xác xuất
dừng được thực hiện trong cả hai trường hợp SIC hồn
hảo và khơng hồn hảo. Sự phân tích về lý thuyết đã
được kiểm nghiệm bằng mơ phỏng trong cả hai trường
hợp SIC hồn hảo và khơng hoàn hảo.
Phương pháp ZFBP đã được sử dụng để loại bỏ
nhiễu liên cụm, tuy nhiên hiệu năng của hệ thống được
phân tích với giả thiết là ZFBP được thực hiện hoàn
hảo và nhiễu liên cụm được loại bỏ triệt để. Việc phân
tích hiệu năng hệ thống với giả thiết ZFBP khơng hồn
hảo sẽ được nghiên cứu trong các cơng trình tiếp theo
của chúng tôi.
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, NonOrthogonal 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