Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)

ánh giá £nh h˜ng cıa kênh truy∑n Double Rayleigh ∏n hª
thËng chuy∫n ti∏p a truy nh™p khơng tr¸c giao
Lê Vi∏t V´n⇤ , Nguyπn Danh Khoa⇤ , VÙ Anh Tußn⇤ ,
Võ Quang DÙng⇤ , Nguyn Th Thỏi Hũa , Trản MĐnh Hong
Telecommunication

University, Khỏnh Hịa, Vietnam
Emails: , , ,
, ,
Tóm t≠t nỴi dung— a truy nh™p khơng tr¸c giao (NOMA:
non-orthogonal multiple access) là gi£i pháp kỉ thu™t ˜Ịc d¸
ki∏n s≥ thay th∏ cho a truy nh™p tr¸c giao (OMA: orthogonal
multiple access) trong các hª thËng thơng tin th∏ hª mĨi (5G:
fifth generation, 6G: sixth G) do hiêu quÊ s dng ph tản ca kˇ
thu™t NOMA cao hÏn. Bên c§nh ó, kênh truy∑n Double Rayleigh
˜Ịc s˚ dˆng ∫ mơ hình hóa cho các kênh truy∑n vô tuy∏n cıa
các thi∏t b‡ truy∑n thông ∞t trên phẽng tiên giao thụng khi
tậc ẻ di chuyn tẽng ậi lÓn. Trong bài báo này, ánh giá £nh
h˜ng cıa kênh Double Rayleigh lờn hiêu nng hê thậng NOMA
min cụng suòt chuy∫n ti∏p hai ch∞ng. Bi∫u th˘c xác sußt d¯ng
(OP: outage probability), thơng l˜Ịng (⌧ throughput) cıa mÈi
ng˜Ìi dùng ˜Ịc trình bày d˜Ĩi d§ng cơng th˘c t˜Ìng minh. S˚
dˆng mơ ph‰ng Monte-Carlo ∫ ki∫m ch˘ng các k∏t qu£ phân
tích và ánh giỏ phâm chòt hê thậng. Bờn cĐnh ú, khÊo sỏt xác
st lÈi bít (BER: Bit error ratio) thơng qua k∏t quÊ mụ phng
hê thậng. So sỏnh phâm chòt OP, thụng l˜Ịng, BER  hai mơ
hình kênh Rayleigh và Double Rayleigh cho thòy sá di ẻng ca
cỏc thit b Ênh hng áng k∫ ∏n hiªu n´ng cıa hª thËng.

T¯ khóa: NOMA, V2V, SIC, Relay, OP, Double Rayleigh,
throughput.
I. GIŒI THIõU

a truy nh™p khơng tr¸c giao (NOMA: non-orthogonal
multiple access) ˜Ịc xem xét là kổ thut ha hàn nhăm thay
th cho cỏc phẽng thc a truy nh™p vơ tuy∏n hiªn nay  hª
thËng 5G (5G: fifth generation) và các hª thËng 6G (6G: sixth
generation) do NOMA áp ˘ng tËt v∑ hiªu qu£ s˚ dˆng ph tản
so vểi cỏc hê thậng a truy nhp trác giao (OMA: orthogonal
multiple access) [1]–[3]. Tuy mĨi ˜Ịc nghiên c˘u, nhng k
thut NOMA ó xõy dáng thnh chuân trong cỏc hª thËng
truy∑n hình tiên ti∏n ATSC 3.0 (ATSC: Advanced Television
Systems Committee) [4], õy l chuân truyn hỡnh quÊng bỏ
th hê mĨi cıa HỊp chıng qc Hoa K˝ (US: United State).
Hiªn tĐi NOMA ềc phõn thnh 2 nhúm chớnh dáa vo
phẽng pháp x∏p chÁng (SC: Superposition Coding) tín hiªu
ó là NOMA theo mi∑n cơng st và NOMA theo mi∑n mã.
NOMA theo min cụng suòt l tớn hiêu ca mẩi ngèi dựng
(trờn cựng mẻt tản sậ, thèi gian hoc mó) ềc phõn b (gỏn)
mẻt mc cụng suòt khỏc nhau tựy theo chòt l˜Ịng kênh truy∑n
ho∞c theo m˘c ˜u tiên cıa t¯ng ng˜Ìi dựng. TĐi ảu thu
thác hiên kổ thut loĐi b nhiu nËi ti∏p (SIC: Successive
Interference Cancelation) ∫ tách tín hiªu [5]. NOMA theo
mã (Code-Domain NOMA) là s˚ dˆng kˇ thu™t tr£i ph mt

ISBN: 978-604-80-5076-4

ẻ thòp ỏnh dòu phõn biêt c i∫m khác nhau cıa các
tín hiªu t˜Ïng ˘ng vĨi t¯ng ngèi dựng. TĐi phớa thu thác

hiên giÊi trÊi ph tỏch tín hiªu ã nh™n ˜Ịc theo mã t˜Ïng
˘ng, ph˜Ïng pháp tỏch tớn hiêu ny cng dáa vo kổ thut
SIC [2], [6]. Ngồi ra, khi kh£o sát các hª thËng NOMA
cÙng ˜Ịc phân chia thành hª thËng NOMA ˜Ìng lên và hê
thậng NOMA èng xuậng.
Trong kổ thut NOMA min cụng suòt  ˜Ìng xng, ng˜Ìi
dùng có i∑u kiªn kênh kém hÏn ềc gỏn vểi mc cụng xuòt
lển hẽn, v ngềc lĐi. Phẽng thc phõn b cụng suòt ny
nhăm mc ớch Êm bÊo cụng băng mc nng lềng nhn tĐi
mẩi ngèi dựng là t˜Ïng ˜Ïng nhau [7], [8]. Ngồi ra tø lª
gán cụng suòt cho cỏc ngèi dựng cú th thác hiên theo tính
chßt ˜u tiên d‡ch vˆ cıa ng˜Ìi dùng; t˘c là ng˜Ìi dùng có ˜u
tiên cao hÏn ˜Ịc gán vĨi m˘c cơng st lĨn hÏn, ng˜Ìi dùng
có ˜u tiên thßp hẽn ềc gỏn mc cụng suòt nh hẽn [9][11].
Trong hê thậng NOMA èng lờn, thác hiên gỏn cụng suòt
ngềc lĐi vĨi ph˜Ïng th˘c gán cho ˜Ìng xng, t˘c là ng˜Ìi
dùng gản ( iu kiên kờnh tật) gỏn mc cụng suòt lển hẽn.
ỏnh giỏ phâm chòt hê thậng NOMA cng dáa trờn cỏc
tham sậ tẽng tá nh cỏc hê thậng truyn thụng hiên tĐi,
bao gm xỏc suòt dng (OP: outage probability), dung l˜Ịng
ergodic (EC: ergodic capacity), tø lª lÈi bít (BER: bit error
ratio) ho∞c tø lª lÈi kí hiªu (symbol error ratio). Ví dˆ trong
[12] ã kh£o sát OP và EC ca mẻt hê thậng NOMA. Tuy
nhiờn, trong [12] cỏc tỏc giÊ xem xột hê thậng NOMA èng
xuậng t trĐm gậc (BS: Based station) ∏n nhi∑u ng˜Ìi dùng
˜Ịc ∞t ng®u nhiên trong cùng bán kính. OP và EC cÙng ã
˜Ịc kh£o sát trong cơng trình [13]. Các tác gi£ ã xem xột
phẽng thc phõn b cụng suòt dáa vo iu kiên kênh truy∑n
cıa các ng˜Ìi dùng, ây là ph˜Ïng th˘c phân bÍ cơng st
˜Ịc s˚ dˆng phÍ bi∏n khi thi∏t k∏ hª thËng NOMA. Phân

tích OP cıa hª thËng NOMA trong mơi tr˜Ìng vơ tuy∏n nh™n
th˘c (CR: cognitive radio) ã ˜Ịc cỏc tỏc giÊ trong [14] thác
hiên. Trong ú, mẻt ngèi dùng óng vai trị nh˜ là nút thu
cıa m§ng sÏ còp b rng buẻc mc cụng suòt n.
Trong cụng trỡnh [15] các tác gi£ ã kh£o sát hª thËng
NOMA bao gÁm ˜Ìng lên và ˜Ìng xng, trong ó ph˜Ïng
th˘c phân b cụng suòt ẻng theo u tiờn chòt lềng dch vˆ
(QoS: Quality of Service) ˜Òc áp dˆng. Trên cÏ s k∏t qu£
nh™n ˜Ịc t¯ các phân tích trong bài báo, cỏc tỏc giÊ kt lun
răng, vểi phẽng thc phõn b cơng st thích nghi theo i∑u

251


Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2020)
kiªn ng˜Ìi dùng cú hiêu quÊ cõn băng phâm chòt tật hẽn so
vểi phõn b cụng suòt cậ nh.
Vểi u im Đt ềc Ỵ lỊi v∑ phân t™p khơng gian, m
rỴng vùng phı sóng, gi£m cơng st phát cho các thi∏t b‡,
gi£m tác Îng cıa pha- inh c£i thiªn Î tin c™y cıa hª thËng,
các hª thËng truy∑n thơng hỊp tác cÙng ã ˜Ịc nghiên c˘u áp
dˆng trong các hª thËng NOMA [16], [17]. Trong [16] cỏc tỏc
giÊ ó xuòt hê thậng truy∑n thơng hỊp tác s˚ dˆng ph˜Ïng
th˘c NOMA k∏t hỊp vểi s dng bẻ êm tĐi nỳt chuyn tip.
Cỏc tỏc giÊ trong [17] ó xuòt v khÊo sỏt mĐng truy∑n
thơng hỊp tác hai ch∞ng s˚ dˆng ph˜Ïng th˘c NOMA. – ó,
hai nút ngn truy∑n thơng vĨi hai nút ích thơng qua nút
chuy∫n ti∏p s˚ dˆng ph˜Ïng th˘c NOMA.
VĨi hª thậng cú còu hỡnh phc tĐp hẽn nh multi-inputmulti-output (MIMO), multi-user ˜Ịc thi∏t k∏ cùng vĨi kỉ
thu™t NOMA ã ˜Ịc xuòt trong [18], [19]. Mẻt kt quÊ

hin nhiờn l phâm chòt hê thậng NOMA-MIMO tật hẽn hê
thậng NOMA thụng th˜Ìng [20], [21]. Tuy nhiên viªc phân
tích hª thËng NOMA-MIMO gp nhiu khú khn t viêc xõy
dáng biu thc n cài ∞t ch˜Ïng trình mơ ph‰ng.
Thơng qua các k∏t qu£ phân tích t¯ nh˙ng cơng trình ã ∑
c™p  trên cho thòy u im ca hê thậng NOMA cho phộp
cÊi thiên hiêu suòt ph tản v thụng lềng vựng rìa t∏ bào
nhÌ kh£ n´ng tái s˚ dˆng tài ngun tản sậ v thèi gian. K
thut NOMA Êm bÊo sá cụng băng thụng lềng gia cỏc
ngèi dựng tật hẽn OMA. NOMA cung còp sậ lềng kt nậi
lển hẽn OMA, dáa vào ph˜Ïng pháp phân chia khơng tr¸c
giao các tài ngun. Kˇ thu™t NOMA có th∫ k∏t hỊp vĨi các
kˇ thu™t a truy nhp hiên cú chứ b sung hai còu trúc SC và
SIC mà khơng làm thay Íi quy ho§ch mĐng.
Tuy nhiờn, cỏc khÊo sỏt hiên tĐi cho hê thậng NOMA chuy∫n
ti∏p chø d¯ng l§i  mơ hình kênh vĨi các thi∏t b‡ ˜Ịc gi£ s˚ là
cË ‡nh v‡ trí (theo các phân bË Rayleigh, Nakagami, Rician).
Trong tr˜Ìng hỊp này mơ hình hóa kênh truy∑n theo phân
bË Rayleigh, Nakagami, Rician s≥ khơng £nh h˜ng ∏n tính
tÍng qt cıa bài tốn. Nh˜ng trong tr˜Ìng hỊp các thi∏t b‡ vơ
tuy∏n ˜Ịc ∞t trờn xe, hoc ngèi dựng di ẻng thỡ viêc mơ
hình hóa kênh truy∑n d§ng V2V ho∞c Double-X (X là d§ng
phân bË) s≥ phù hỊp cho tr˜Ìng hỊp này. Do ó, bài báo này
chúng tơi kh£o sát hª thËng NOMA chuy∫n ti∏p 2 ng˜Ìi dùng
trong i∑u kiªn kênh truy∑n Double Rayleigh. óng góp cıa
bài báo ˜Ịc tóm t≠t nh˜ sau:
•

•


∑ xuòt mụ hỡnh NOMA chuyn tip hai chng hoĐt
ẻng truyn thơng trong i∑u kiªn kênh truy∑n có phân
bË Double Rayleigh. Thác hiên so sỏnh hiêu nng ca
hê thậng Đt ềc  mơ hình kênh Double Rayleigh và
Rayleigh. K∏t qu£ cho thòy Ênh hng ca kờnh Double
Rayleigh lm suy giÊm phâm chòt ca hê thậng NOMA
chuyn tip l ỏng k.
Cỏc cụng th˘c t˜Ìng minh cıa xác st d¯ng và thơng
l˜Ịng cıa mÈi ng˜Ìi dùng ˜Ịc xác ‡nh t¯ phân tích
gi£i tích. Trên cÏ s bi∫u th˘c ã xác ‡nh, cung cßp
cho ng˜Ìi Âc nh˙ng hi∫u bi∏t sâu s≠c và ˛ nghỉa v™t lí
cıa ∞c tính kênh truy∑n có phân bË Double Rayleigh.
So sánh k∏t qu£ phân tích ã nh™n ˜Ịc vĨi mơ ph‰ng

ISBN: 978-604-80-5076-4

Monte-Carlo cho thßy các k∏t qu£ gi£i tích hồn tồn
chính xác.
• K∏t qu£ cıa bài báo này có th∫ ˜Ịc s˚ dˆng khi kh£o
sát, ánh giá hª thËng truyn thụng cho cỏc mĐng giao
thụng, ẻi hỡnh hnh tin băng cẽ giểi. Ngoi ra cú th
dựng mụ hỡnh hóa hª thËng truy∑n thơng gi˙a các thi∏t
b‡ truy∑n thơng khơng ng˜Ìi lái (UAV: Unmanned Aerial
Vehicle).
Cßu trúc bài báo ˜Ịc trình bày nh˜ sau: Mơ hình hª thËng,
mơ hình kênh truy∑n V2V-NOMA ˜Ịc trình bày trong ph¶n
II. Ph¶n III trình bày các k∏t qu£ phân tích gi£i tích hª thËng
bao gÁm OP và thơng l˜Ịng. K∏t qu£ mơ ph‰ng so sánh ˜Ịc
trình bày trong ph¶n IV. Ci cùng là ph¶n trình bày k∏t lu™n
cıa bài báo.

II. MƠ HÌNH Hõ TH»NG

V0
R

V2
V1

Hình 1.

Mơ hình hª thËng chuy∫n ti∏p NOMA vehicle-to-vehicle (V2V).

Xem xét hê thậng V2V-NOMA chuyn tip nh Hỡnh 1,
trong ú mẻt nút ngn di Ỵng V0 truy∑n thơng Áng thÌi
∏n hai nút ích V1 và V2 thơng qua nút chuy∫n ti∏p di ẻng
R. GiÊ s răng hê thậng khụng cú èng truy∑n tr¸c ti∏p gi˙a
V0 ! V1 và V0 ! V2 do khoÊng cỏch hoc giểi hĐn cụng
suòt phỏt. HoĐt ẻng truyn thụng ca hê thậng xuòt giÊ
s theo ch Ỵ bán song cơng (HD: half duplex). Mơ hình này
áp ng tật cho mĐng truyn thụng ca ẻi hỡnh xe cÏ giĨi
hành ti∏n và truy∑n thơng gi˙a các ph˜Ïng tiªn giao thơng.
Các hª sË pha inh cıa các ˜Ìng truy∑n V0 ! R và R !
V1 , V2 ˜Ịc mơ hình hóa theo phân bË Double Rayleigh [22].
Mơ hình kênh ny ềc xõy dáng t viêc o thác nghiêm
mụi trèng giu tỏn xĐ t hai khu vác ềc tĐo ra tẽng ẽng
nh sá di ẻng ca cỏc thit b truy∑n thơng, sau ó o giá tr‡
trung bình nh™n ˜Ịc tĐi trung im ca hai khu vác ú [23],
[24]. Tựy thuẻc vo mụi trèng v iu kiên truyn lan, phõn
bậ nh™n ˜Ịc có th∫ là Double Rayleigh, Double Nakagami,
ho∞c phân bË hÈn t§p khác. ∫ Ïn gi£n chúng tơi chø l¸a

chÂn phân bË Double Rayleigh ∫ phân tích cho mơ hình bài
báo này.
∞t h1 = hV0 R hRV0 và gi = gRVi gVi R , trong ó i 2 {1, 2}.
Chỳ răng, khi hê sậ kờnh truyn t A ∏n B ˜Ịc mơ
hình hóa theo phân bË Rayleigh, Ỵ lỊi kênh truy∑n |hA,B |2
nh™n ˜Ịc s≥ có d§ng phân bậ m [22]. Kớ hiêu hA,B
CN (à, A,B ) và gA,B ⇠ CN (µ, ⌦A,B ) t˜Ïng ˘ng là các hª
sË kênh A ! B, vĨi A, B 2 {V0 , R, Vi } trong ó ⌦A,B =
E{|hA,B |2 } l ẻ lềi kờnh trung bỡnh. TĐp õm cẻng t§i máy

252


Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020)
thu R, V1 và V2 gi£ s˚ tn theo phân bË Gaussian cỴng tính
(AWGN: additive white Gaussian noise) và ˜Ịc kí hiªu bi
2
wA ⇠ CN (0, A
), vÓi A 2 {R, V1 , V2 }.
Khụng mòt tớnh tng quỏt, giÊ s răng ẻ lÒi kênh t¯ R ∏n
V1 và V2 ˜Òc xác ‡nh là |g1 |2
|g2 |2 , tËc Ỵ di chuy∫n
cıa các ph˜Ïng tiªn là nh˜ nhau ∫ £m b£o gi£ thi∏t này
ln úng. T¯ gi£ s˚ v∑ Ỵ lỊi kênh truy∑n, hê sậ phõn b
cụng suòt cho hai tớn hiêu ca V1 và V2 là a1 < a2 . Ngoài
ra gi£ s răng thụng tin trĐng thỏi kờnh (CSI: channel state
information) nh™n ˜Ịc t§i mÈi máy thu và ˜Ĩc l˜Ịng t§i nỳt
ngun l hon hÊo. Do ú, V0 thác hiên gỏn hê sậ cụng suòt
v xp chng hai tớn hiêu ẻc l™p x1 và x2 là hoàn h£o.
Trong pha truy∑n th˘ nhòt theo mụ hỡnh HD, cỏc tớn hiêu

x1 , x2 p
sau khi ã x∏p
p chÁng t§i V0 ˜Ịc phát ∏n R có d§ng
xS = a1 PS x1 + a2 PS x2 , trong ó a1 , a2 là các hª sË
cơng st ˜Ịc gán t˜Ïng ˘ng cho x1 và x2 th‰a mãn i∑u
kiªn a1 + a2 = 1. Do ó, tớn hiêu nhn ềc tĐi R l
p
p
y R = h 1 ( a 1 PS x 1 + a 2 PS x 2 ) + w R ,

p
p
a 1 PR x 1 + a 2 PR x 2 ) + w V i ,

(2)

Do tính chßt qu£ng bá cıa kênh vơ tuy∏n, t§i mÈi nút nh™n
˜Ịc bao gÁm c£ hai tín hiªu x1 và x2 . Khi a2 > a1 , tĐi V1
cản phÊi SIC x2 , sau ú giÊi i∑u ch∏ x1 , trong khi ó t§i
V2 gi£i i∑u ch∏ tr¸c ti∏p x2 xem x1 là nhiπu. Gi£ s˚ SIC t§i
R và V1 là hồn h£o. T¯ (1) và (2), tứ sậ cụng suòt tớn hiêu
trờn cụng suòt nhiu (SINR: signal-to-interference-plus-noise
ratio) v tứ sậ tớn hiêu trờn tĐp õm (SNR:signal-noise- ratio)
t§i R, V1 và V2 ˜Ịc xác ‡nh nh˜ sau:

x1
R

a2 PS |h1 |2
a1 PS |h1 |2 +

a1 PS |h1 |2
=
.
2

x2
V2

=

x2
R SIC

x2
V1 SIC

=

(3)

2 .
R

(4)

R

a2 PR |g2 |2
a1 PR |g2 |2 +


a2 PR |g1 |2
=
a1 PR |g1 |2 +

x1
V1

=

a1 PR |g1 |2
2
V1

ISBN: 978-604-80-5076-4

.

2
V2
2
V1

,
,

A. Xỏc suòt dng
Trong phản ny, bi bỏo trỡnh bày các b˜Ĩc phân tích ∫
nh™n ˜Ịc bi∫u th˘c t˜Ìng minh OP cıa mÈi ng˜Ìi dùng, t˘c
là t§i V1 và V2 . Tẽng tá nh BER, OP l mẻt trong nhng
tham sậ ỏnh giỏ phâm chòt hê thậng qua ẻ phõn tp Đt

ềc. OP ềc nh nghổa l xỏc suòt mà SINR (SNR) nh™n
˜Ịc t§i máy thu nh‰ hÏn ng˜Ơng giÊi mó thnh cụng tớn hiêu
xỏc nh trểc. Xỏc suòt d¯ng x£y ra t§i V1 khi R và V1 SIC
khơng thành công x2 , gi£i mã không thành công x1 . Do ó
OP cıa V1 ˜Ịc xác ‡nh bi bi∫u th˘c nh˜ sau:
"
!
#

(5)
(6)

(7)

x1
x2
x2
x1
R , R SIC , V1 SIC , V1

OPV1 = Pr min
⇣

=1

Pr
|
⇣
⇥ Pr
|


(1)

vĨi PS là quˇ cơng st ˜Ịc xác ‡nh bi ¶u ra cıa V0 .
Khi giao th˘c gi£i mã và chuy∫n ti∏p (DF: decode and
forward) ˜Òc ỏp dng tĐi nỳt chuyn tip, hoĐt ẻng SIC
tĐi R gi£i mã x2 tr˜Óc và xem x1 là nhiπu, sau ú loĐi b x2
ra khi tớn hiêu thu ềc v ti∏p tˆc gi£i mã x1 . Sau khi gi£i
mã và mã hóa x∏p chÁng l§i x1 và x2 hồn thành, tín hiªu
này s≥ ˜Ịc phát ∏n Vi trong pha thÌi gian th hai. Do ú
tớn hiêu nhn ềc tĐi Vi là
yVi = g i (

III. PHÂN TÍCH CÁC THAM S» HIõU NãNG

x1
R

x2
th , R SIC

>

{z

O1
x2
V1 SIC

> th ,

{z
O2

x1
V1

>

th



⌘

}
⌘
> th ,
}

th

(8)

trong ó th = 22R 1, vÓi R1 = R2 = R l tậc ẻ yờu cảu
tậi thiu tĐi Vi .
T các bi∫u th˘c (3)- (7) và (8) chúng ta có nh™n ˜Ịc
OPV1 d˜Ĩi d§ng t˜Ìng minh nh˜ sau
s
s
!

2
2
4 max R
4 max R
OPV1 = 1
K1
⌦V0 R ⌦RV0
⌦V0 R ⌦RV0
s
s
!
2
2
4Qmax V
4Qmax V
1
1
⇥
K1
, (9)
⌦V1 R ⌦RV1
⌦V1 R ⌦RV1
trong ó

max

và Qmax nh™n t¯ các bi∫u th˘c
(
)


max

= max

Qmax = max

(

th

,
a1 PS PS (a2
th

,
a1 PR PR (a2

th

a1

th )

th

a1

th )

)


,

(10)

,

(11)

vĨi K1 (x) ˜Ịc ‡nh nghỉa là hàm Bessel sa i loĐi hai [25,
ct. (8.432.1)].
Xỏc suòt dng xÊy ra t§i V2 khi x2 gi£i mã khơng thành
cơng t§i R và t§i V2 . Do ó chúng ta có bi∫u th˜c OPV2 là
h
⇣
⌘
i
x2
x2
OPV2 = Pr min R
,

th
SIC V2
⇣
⌘
x2
x2
=1 Pr R SIC > th , V2 > th .
(12)

T¯ bi∫u th˘c (3) và (5) chúng ta nh™n ˜Òc
s
s
!
2
2
4 1 R
4 1 R
OPV2 = 1
K1
⌦V0 R ⌦RV0
⌦V0 R ⌦RV0
s
s
!
2
2
4 V
4 V2
2
⇥
K1
,
⌦V2 R ⌦RV2
⌦V2 R ⌦RV2

253

(13)



Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2020)
trong ó
1

=

0

10

th

PV0 (a2

a1

th )

,

=

th

PR (a2

a1

th )


.

(14)

Double Rayleigh

Viªc ch˘ng minh ∫ nh™n ˜Ịc OPV1 và OPV2 ˜Ịc trình
bày chi ti∏t trong ph¶n phˆ lˆc. T¯ các bi∫u th˘c OPV1 và
OPV2 chúng ta xác ‡nh cơng th˘c thơng l˜Ịng cıa mÈi ng˜Ìi
dùng §t ˜Ịc trong ph¶n trình bày ti∏p theo cıa bài báo.

−1

ng

10

−2

V2

Rayleigh fading

u t

10

B. Thơng l˜Ịng


V

1

SƠ dỉ trong ph¶n này xem xét tham sË thơng l˜Ịng thay
cho tham sË dung l˜Ịng ergodic do bi viêc tớnh toỏn biu
thc EC phc tĐp. Ngoi ra, khi hê thậng cú ẻ tr phỏt ềc
giểi hĐn trờn kờnh truy∑n pha inh phØng, thơng l˜Ịng có th∫
˜Ịc xem xét thay th∏ cho dung l˜Ịng ergodic nh˜ trình bày
trong [26], [27]. VĨi tËc Ỵ truy∑n cË ‡nh cho tr˜Ĩc, thơng
l˜Ịng ˜Ịc xác ‡nh là kh£ n´ng truy∑n thành cơng tín hiêu
qua kờnh truyn trong mẻt ẽn v thèi gian. Thụng lềng Đt
ềc tĐi V1 v V2 ca hê thậng ềc xác ‡nh nh˜ sau:
⌧Vx11 =
⌧Vx22 =

1
R(1
2

OPV1 ),

1
R(1
2

OPV2 ),

−3


10

Rayleigh fading−V

2

Simulation V2
Simulation V

1

−4

10

0

Analysis
5

10

15
20
25
SNR trung bình [dB]

30

35


40

Hình 2. So sánh OP trong i∑u kiªn kênh Double Rayleigh và Rayleigh cıa
V1 và V2 .

(15)
1
0.9

(16)

Rayleigh fading

0.8

trong ó chø sË 1/2 là hª do truy∑n tín hiªu t¯ V0 ∏n V1 và
V2 thơng qua 2 pha thèi gian. Hê thậng NOMA thụng lềng
Đt ềc ca hê thËng là tÍng §i sË thơng l˜Ịng cıa mÈi
ng˜Ìi dùng.

ng [b/s/Hz]
h ng

Trong ph¶n này, chúng tơi trình bày k∏t qu£ mơ ph‰ng ∫
ki∫m ch˘ng l§i các k∏t qu£ ã phân tớch phản trờn. Ngoi
ra cũn nhăm mc ớch so sỏnh phâm chòt Đt ềc gia hai
loĐi kờnh truyn Double Rayleigh v Rayleigh ca hê thậng
V2V-NOMA ềc khÊo sỏt.
Khụng mòt tớnh tng quỏt, giÊ s răng khoÊng cỏch t R ∏n

V2 ln ln lĨn hÏn kho£ng cách t¯ R ∏n V1 . Do ó, chÂn
Ỵ lỊi kênh trung bình là ⌦V0 R = 1, ⌦RV1 = 2, ⌦RV2 = 1,
các hê sậ phõn b cụng suòt a1 = 0.3 v a2 = 0.7. Tậc ẻ
ngễng yờu cảu l R1 = R2 = R = 1 [b/s/Hz]. Sậ lản lp
mđu ảu vào mô ph‰ng là 214 . S˚ dˆng ph˜Ïng th˘c iu ch
BPSK khÊo sỏt phâm chòt BER, kờnh truyn ˜Ịc t§o bi
phân bË Rayleigh. Mˆc ích cıa nghiên c˘u là ánh giá £nh
h˜ng cıa kênh Double Rayleigh ∏n ph©m chòt hê thậng,
do ú chỳng tụi khụng thác hiên so sánh các tham sË cıa hª
thËng NOMA vĨi hª thËng OMA.
Hình 2, minh hÂa OP cıa V1 và V2 theo SINR ca hê
thậng. T kt quÊ so sỏnh thòy răng, V1 cú phâm chòt tật hẽn
V2 mc dự hê sậ phân bÍ cơng st a2 > a1 . K∏t qu£ này
do các nguyên nhân, V2 xa R hÏn so vÓi V1 , tách tín hiªu x2
xem x1 là nhiπu, trong khi ó tách x1 sau khi ã SIC x2 . Nh
vy tĐi V1 cản cú bẻ SIC v s lm tng ẻ phc tĐp ca V1 .
õy cú sá ỏnh i ẻ phc tĐp v phâm chòt Đt ềc. So
sánh m˘c phân t™p cıa hª thËng  kênh truy∑n Rayleigh v
kờnh Double Rayleigh thòy răng, phâm chòt hê thậng  kênh
Rayleigh tËt hÏn kho£ng 10 dB t§i 5 ⇥ 10 2 . Ngồi ra t¯ k∏t

V1

Double Rayleigh

0.7

IV. KịT Q S» VÀ THÉO LUäN

ISBN: 978-604-80-5076-4


Rayleigh fading−V1

0.6

V2

0.5
0.4
0.3
Simulation V1
0.2

Simulation V2

0.1

Analysis
Rayleigh fading V2
Rayleigh fading V1

0
0

5

10

15
20

25
SNR trung bình [dB]

30

35

40

Hình 3. So sánh thơng l˜Ịng cıa V1 và V2 qua kênh truy∑n Double Rayleigh
và Rayleigh theo SNR.

qu£ ˜Ịc th∫ hiªn  Hình 2 chø ra răng th èng l thuyt
trựng vểi kt quÊ mụ phng, chng t răng cỏc bểc phõn tớch
ó thác hiên  ph¶n trên hồn tồn chính xác.
Hình 3 trình bày k∏t qu£ so sánh thơng l˜Ịng §t ˜Ịc t§i
V1 và V2 cıa hª thËng V2V-NOMA chuy∫n ti∏p  hai i∑u
kiªn kênh truy∑n Double Rayleigh và Rayleigh. K∏t qu£ cho
thßy khi hê thậng hoĐt ẻng kờnh Rayleigh cú phâm chòt
tật hẽn khi hoĐt ẻng kờnh Double Rayleigh. Tuy nhiờn sá
vềt trẻi v thụng lềng chứ Đt ềc vựng SNR trung bình
(15-30) dB, cịn  mi∑n cao (SNR lĨn hÏn 30 dB) thơng l˜Ịng
cıa hª thËng b‡ bão hịa, do ràng bc bi tËc Ỵ truy∑n cho
tr˜Ĩc R. Do ∞t R = 1 [b/s/Hz] d®n ∏n thơng l˜Ịng tËi a
ca hê thậng chứ Đt n 1 cho dự tng SNR n vụ cựng.
Mẻt tiờu chuân khỏc ỏnh giỏ v ẻ lềi phõn tp Đt ềc
ca hê thậng V2V-NOMA chuyn ti∏p ã kh£o sát là ph©m

254



Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2020)
kiªn kênh truy∑n Double Rayleigh. ∞t X và Y là hai bi∏n
ng®u nhiên theo phân bË bßt kì, tích cıa chúng Z = XY cng
l mẻt bin ngđu nhiờn. Do ú, hm phõn bË tích lÙy (CDF:
cumulative distribution function) và phân bË xác st (PDF:
probability density functions) cıa Z ˜Ịc xác ‡nh nh˜ sau:

0

10

−1

10

Double Rayleigh

−2

BER

10

FZ (z) = Pr(XY  z) =

Rayleigh fading
−3

10


Z

1
0

⇣
z⌘
Pr X 
fY (y)dy, (17)
y

vĨi phân bË mÙ chúng ta có
−4

10

Rayleigh fading V2
Rayleigh fading V1

fY (y) =

Double Rayleigh V

2

−5

10


0

1

exp

y

Double Rayleigh V1
5

10

15
25
20
SINR trung bình [dB]

30

35

40

FX (x) = 1
Hình 4. So sánh BER cıa V1 và V2 trong i∑u kiªn kênh Double Rayleigh
và Rayleigh thơng qua SNRs

chßt BER, tham sË này ˜Ịc trình bày t¯ k∏t qu£ mơ ph‰ng
Monte-Carlo nh˜  Hình 4. S dỉ trong bài báo này chúng tơi

trình bày thêm Á th‡ mơ t£ BER ∫ so sánh gi˙a hai hª thËng
Double Rayleigh và Rayleigh vì các nghiên c˘u tr˜Ĩc ây v∑
kênh Double Rayleigh  các hª thËng truy∑n thËng ch˜a trình
bày tham sË BER và trong hª thËng NOMA cÙng ch˜a có
cơng trình nào ∑ c™p. Tuy chø trình bày d˜Ĩi d§ng mơ ph‰ng
nh˜ng ây là óng góp quan trÂng ∫ ti∏p tˆc kh£o sát các
hª thËng NOMA khác. Theo ú Hỡnh 4 chứ ra răng trong mụi
trèng Double Rayleigh phâm chòt BER giÊm ỏng k so vểi
mụi trèng Rayleigh. Cˆ th∫ suy gi£m m˘c phân t™p cıa hª
thËng  kênh Double Rayleigh lĨn hÏn 10 dB t§i 10 3 . Ngoi
ra sá khỏc biêt v BER ca V1 v V2  hai mơi tr˜Ìng kênh
Rayleigh và Double Rayleigh cÙng hồn tồn khác nhau.
V. KịT LN
Trong bài báo này ã xuòt v ỏnh giỏ phâm chòt hê
thậng V2V-NOMA chuyn ti∏p, so sánh các tham sË hiªu
n´ng nh˜ OP, thơng lềng, BER ca tng ngèi dựng hoĐt
ẻng truyn thụng hai lo§i kênh truy∑n có phân bË khác
nhau, ó là kênh Rayleigh pha inh và Double Rayleigh pha
inh. T¯ k∏t quÊ so sỏnh chứ ra sá Ênh hng ca hiên t˜Ịng
dao Ỵng các thi∏t b‡ vơ tuy∏n làm suy gi£m phâm chòt cỏc hê
thậng vụ tuyn núi chung v hê thËng NOMA chuy∫n ti∏p nói
riêng. Xây d¸ng các cơng th˘c tèng minh OP, thụng lềng
nhăm mc ớch cung còp sá hiu bit sõu sc hẽn v hê thậng
hoĐt ẻng trong iu kiên cỏc thit b di chuyn v liờn lĐc.
Kt qu£ này có th∫ s˚ dˆng ∫ mơ hình hóa thay th∏ cho
£nh h˜ng cıa hiªn t˜Ịng truy∑n lan trong i∑u kiªn Doppler.
Ngồi ra mơ hình hª thËng có th∫ m rẻng phõn tớch cho
trèng hềp nhiu ngèi dựng.
PHữ LữC
Trong phản ny, bi bỏo trỡnh by chi tit cỏc b˜Ĩc ch˘ng

minh ∫ nh™n ˜Ịc bi∫u th˘c OP cıa V1 và V2 trong i∑u

ISBN: 978-604-80-5076-4

exp

✓
✓

Thay th∏ (18), (19) vào (17) sau ó s˚
trong [25, ct. (3.324.1)] chúng ta nh™n
bi∏n ng®u nhiên Z nh˜ sau: .
✓
Z 1
1
FZ (z) = 1
exp
y
s 0
s
4z
=1
K1
x y

y
y

x
x




(18)



(19)

.

dng cụng thc cú sặn
ềc CDF v PDF ca
y

z

y

4z

y
!

x



(20)


.

x y

dy

Đo hàm FZ (z) theo bi∏n z Ëi vÓi bi∫u th˘c (20) chúng ta
nh™n ˜Ịc PDF cıa z, có th∫ tham kh£o  [28].
s
!
2
4z
fZ (z) =
K0
.
(21)
x y

x y

Nh˜ v™y vÓi kênh truy∑n Double Rayleigh hàm phân bË cıa
SNR khơng cịn d§ng phõn bậ m m tuõn theo hm Bessel
bc mẻt loĐi hai. õy l hm cú tớnh chòt giÊm dản khi ậi
sậ dẽng tng dản. Dáa vo cỏc hm CDF v PDF cıa phân
bË Double Reyleigh ã xác ‡nh ˜Òc  (20) và (21), chúng
ta tính tốn OPV1 và OPV1 nh˜ sau:
T¯ bi∫u th˘c (3) và (4) chúng ta nh™n ˜Òc O1
!
a1 PS |h1 |2
a2 PS |h1 |2

O1 = Pr
> th ,
2
2 > th
a1 PS |h1 |2 + R
R
!
= Pr Z1 >

th

, Z1 >
a 1 PS
PS (a2
⇣
⌘
= Pr Z1 > max ,

th

a1

th )

(22)

Thay th∏ vào hàm CDF v¯a xác ‡nh, chúng ta nh™n ˜Ịc
cơng th˘c t˜Ìng minh O1
s
s

!
2
2
4 max R
4 max R
O1 =
K1
.
(23)
⌦V0 R ⌦RV0
⌦V0 R ⌦RV0

255


Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2020)
T˜Ïng t¸, t¯ các bi∫u th˘c (6) và (7) chúng ta tính tốn
˜Ịc bi∫u th˘c O2 là
!
a1 PR |g1 |2
a2 PR |g1 |2
O2 = Pr
> th
2 > th ,
2
a1 PR |g1 |2 + V
V1
1
!


[7] 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.
[8] T. M. Hoang, V. Van Son, N. C. Dinh, and P. T. Hiep, “Optimizing
Duration of Energy Harvesting for Downlink NOMA Full-Duplex over
Nakagami-m fading channel,” AEU-International Journal of Electronics
and Communications, vol. 95, pp. 199–206, Oct. 2018.
[9]
S. Emam and M. C
¸ elebi, “Non-orthogonal multiple access protocol for
th
th
= Pr Z2 >
, Z2 >
overlay cognitive radio networks using spatial modulation and antenna
PR (a2 a1 th )
a 1 PR
selection,” AEU-International Journal of Electronics and Communica⇣
⌘
tions, vol. 86, pp. 171–176, 2018.
= Pr Z2 > Qmax ,
(24) [10] P. Deng, B. Wang, W. Wu, and T. Guo, “Transmitter Design in MISONOMA System with Wireless-Power Supply,” IEEE Commun. Lett., Feb.
n
o
2018.
th
th
trong ó Qmax = max a1 PR , PR (a2 a1 th ) .
[11] T. M. Hoang, N. T. Tan, S.-G. Choi et al., “Analysis of partial relay selection in NOMA systems with RF energy harvesting,” in Recent Advances
CuËi cùng thay th∏ vào hàm CDF t¯ (20) nh™n ˜Òc bi∫u

in Signal Processing, Telecommunications & Computing (SigTelCom),
th˘c O2 là
2018 2nd International Conference on. IEEE, 2018, pp. 13–18.
s
s
[12] Z. Ding, Z. Yang, P. Fan, and H. V. Poor, “On the performance of
!
2
2
non-orthogonal multiple access in 5G systems with randomly deployed
4Qmax V
4Qmax V
1
1
users,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 21, no. 12, pp. 1501–1505, Dec.
O2 =
K1
.
(25)
⌦V1 R ⌦RV1
⌦V1 R ⌦RV1
2014.
[13] S. Timotheou and I. Krikidis, “Fairness for non-orthogonal multiple
access in 5G systems,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 22, no. 10, pp.
Thay th∏ các bi∫u th˘c (23) và (25) vào (8) s d dng cú
Oct. 2015.
ềc xỏc suòt dng tĐi V1 là OPV1 nh˜ trong bi∫u th˘c (9). [14] 1647–1651,
Z. Ding, P. Fan, and H. V. Poor, “Impact of user pairing on 5G
Ti∏p theo là trình bày các b˜Ĩc ch˘ng minh ∫ nh™n ˜Òc
nonorthogonal multiple-access downlink transmissions,” IEEE Trans.

Veh. Technol., vol. 65, no. 8, pp. 6010–6023, Sep. 2016.
OPV2 . Theo ó, t¯ các bi∫u th˘c (3), (5) và (12) chúng ta vi∏t
[15] Z. Yang, Z. Ding, P. Fan, and N. Al-Dhahir, “A general power allocation
l§i OPV2 nh˜ sau
scheme to guarantee quality of service in downlink and uplink NOMA
systems,” IEEE Trans. Commun., vol. 15, no. 11, pp. 7244–7257, Nov.
!
2016.
a2 PS |h1 |2
a2 PR |g2 |2
[16] S. Luo and K. C. Teh, “Adaptive Transmission for Cooperative NOMA
OPV2 = Pr
System with Buffer-Aided Relaying,” IEEE Commun. Lett., Jan. 2017.
2  th , a P |g |2 + 2  th
a1 PS |h1 |2 + R
1 R 2
V2
[17] M. F. Kader, M. B. Shahab, and S.-Y. Shin, “Exploiting Non-orthogonal
!
Multiple Access in Cooperative Relay Sharing,” IEEE Commun. Lett.,
a2 PS |h1 |2
Jan. 2017.
= 1 Pr
>
th
2
[18] Z. Ding, F. Adachi, and H. V. Poor, “The application of MIMO to nona1 PS |h1 |2 + R
orthogonal multiple access,” IEEE Trans. Commun., vol. 15, no. 1, pp.
!
537–552, Jan. 2016.

a2 PR |g2 |2
⇥ Pr
>
[19]
M. Zeng, A. Yadav, O. A. Dobre, G. I. Tsiropoulos, and H. V. Poor,
th
2
a1 PR |g2 |2 + V2
“Capacity comparison between MIMO-NOMA and MIMO-OMA with
⇣
⌘ ⇣
⌘
multiple users in a cluster,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 35, no. 10,
= 1 Pr Z1 > 1 Pr Z3 >
.
(26)
pp. 2413–2424, Oct. 2017.
[20] L. P. Qian, Y. Wu, H. Zhou, and X. Shen, “Non-orthogonal multiple
access vehicular small cell networks: Architecture and solution,” IEEE
trong ó 1 = PS (a2 tha1 th ) và = PR (a2 tha1 th ) .
Network, vol. 31, no. 4, pp. 15–21, July 2017.
Thay th∏ các bi∫u th˘c (20) vo cỏc biu thc xỏc suòt ẻc [21] Y. Chen, L. Wang, Y. Ai, B. Jiao, and L. Hanzo, “Performance analysis
of NOMA-SM in vehicle-to-vehicle massive MIMO channels,” IEEE J.
l™p  (26) chúng ta nh™n ˜Ịc OPV2 nh˜ cơng th˘c (13).
Sel. Areas Commun., vol. 35, no. 12, pp. 2653–2666, July 2017.
[22] P. M. Shankar, Fading and shadowing in wireless systems. Springer,
TÀI LIõU
2017.
[23] J. Salo, H. M. El-Sallabi, and P. Vainikainen, “Statistical analysis of the
[1] T. M. Hoang, N. T. Tan, N. H. Hoang, and P. T. Hiep, “Performultiple scattering radio channel,” IEEE Transactions on Antennas and

mance analysis of decode-and-forward partial relay selection in NOMA
Propagation, vol. 54, no. 11, pp. 3114–3124, 2006.
systems with RF energy harvesting,” Wireless Networks, pp. 1–11
[24] G. K. Karagiannidis, N. C. Sagias, and P. T. Mathiopoulos,
doi.org/10.1007/s11 276–018–1746–8.
“N*Nakagami: A Novel Stochastic Model for Cascaded Fading Chan[2] L. Dai, B. Wang, Y. Yuan, S. Han, C.-L. I, and Z. Wang, “Nonnels,” IEEE Transactions on Communications, vol. 55, no. 8, pp. 1453–
Orthogonal Multiple Access for 5G: Solutions, Challenges, Opportuni1458, 2007.
ties, and Future Research Trends,” IEEE Commun. Mag., vol. 53, no. 9,
[25] D. Zwillinger, Table of integrals, series, and products. Elsevier, 2014.
pp. 74–81, Sep. 2015.
[26] J. Choi, “Joint rate and power allocation for NOMA with statistical CSI,”
[3] Y. Liu, Z. Qin, M. Elkashlan, Z. Ding, A. Nallanathan, and L. Hanzo,
IEEE Trans. Commun., vol. 65, no. 10, pp. 4519–4528, 2017.
“Nonorthogonal Multiple Access for 5G and Beyond,” Proceedings of
[27] ——, “Throughput analysis for multiuser diversity of two users with
the IEEE, vol. 105, no. 12, pp. 2347–2381, 2017.
SIC in NOMA systems,” in 2018 International Conference on Signals
[4] L. Zhang, W. Li, Y. Wu, X. Wang, S.-I. Park, H. M. Kim, J.-Y. Lee,
and Systems (ICSigSys). IEEE, 2018, pp. 120–124.
P. Angueira, and J. Montalban, “Layered-division-multiplexing: Theory
[28] A. Papoulis and S. U. Pillai, Probability, Random Variables, and Stochasand practice,” IEEE Trans. Broad., vol. 62, no. 1, pp. 216–232, 2016.
tic Processes. Tata McGraw-Hill Education, 2002.
[5] 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.
[6] A. Benjebbour, K. Saito, A. Li, Y. Kishiyama, and T. Nakamura, “NonOrthogonal Multiple Access (NOMA): Concept and Design,” Signal
Processing for 5G: Algorithms and Implementations, pp. 143–168, Aug.
2016.


ISBN: 978-604-80-5076-4

256