Phương pháp tối ưu trong truyền thông D2D với đa truy nhập phi trực giao

TÓM TẮT:

Trong thời gian gần đây, đa truy nhập phi trực giao và truyền thông thiết bị đến thiết bị đã thu hút nhiều sự chú ý trên thế giới là một trong những kỹ thuật quan trọng trong mạng tương lai. Do vậy, bài báo nghiên cứu đưa ra phương pháp tối ưu để chọn được kênh truyền tốt nhất giữa các thiết bị người dùng trực tiếp với nhau hoặc thông qua các bộ chuyển tiếp khuếch đại dựa trên mô hình đa truy nhập phi trực giao. Đồng thời, bài viết sẽ phân tích, đánh giá hiệu suất của sơ đồ đa truy nhập phi trực giao giả định ước tính kênh truyền là hoàn hảo, tính toán xác suất dừng của thiết bị và các yếu tố tác động đến hiệu suất của hệ thống, từ đó xây dựng các mô hình toán học dựa trên mô hình hệ thống theo phương pháp xác suất, sau đó thực hiện so sánh mô phỏng Monte-Carlo để chọn được kênh truyền tốt nhất.

Từ khóa: bộ chuyển tiếp khuếch đại, truyền thông D2D, mô hình NOMA, xác suất dừng.

I. Đặt vấn đề

Yêu cầu đặt ra trong mạng di động thế hệ thứ 5 (5G) là truyền thông độ trễ thấp, tức là không chỉ đảm bảo kết nối liên tục mà còn phải kết nối đáp ứng thời gian thực và độ tin cậy cực cao trong môi trường có nhiều vật cản. Để giải quyết được các yêu cầu của mạng 5G, các nhà nghiên cứu hiện nay rất quan tâm đến mô hình NOMA và các kỹ thuật liên quan với mong đợi sẽ làm tăng thông lượng của hệ thống cùng với khả năng kết nối với dung lượng cực lớn.

Cùng với xu thế đó chúng tôi đưa ra mô hình kết hợp truyền thông D2D với NOMA với hy vọng giúp tăng độ tin cậy và giải quyết được vấn đề đề tắc nghẽn mạng cũng như giảm tải lưu lượng cho mạng di động và tăng cường hiệu quả quang phổ để đáp ứng được số lượng kết nối tăng vọt của các thiết bị vào mạng.

II. Tổng quan nghiên cứu

Trên thế giới hiện nay cũng có rất nhiều công trình nghiên cứu về mô hình NOMA để giải quyết các tiêu chí của mạng 5G. Xu et al. (2016) đã đề xuất sơ đồ mới đó là mạng C-NOMA để tối ưu tham số phân chia công suất phát, tuy nhiên vẫn còn hạn chế về dung lượng vì tối ưu công suất phát sẽ bị ảnh hưởng rất lớn khi môi trường truyền thay đổi [1]. Men et al. (2015) đã nghiên cứu kỹ thuật NOMA kết hợp với mạng đa anten nhằm cải thiện hiệu suất của hệ thống [2]. Nguyen et al. (2016) đã nghiên cứu về cải thiện công suất truyền trong các mạng chuyển tiếp [3]. Để đáp ứng được nhu cầu phát triển không ngừng của mạng di động các kỹ thuật hiện đại khác như kỹ thuật lựa chọn thiết bị, kỹ thuật lựa chọn relay, kỹ thuật lựa chọn sơ đồ,… được các nhà nghiên cứu đưa vào hệ thống. Ding et al. (2016) đã thực hiện nghiên cứu về kỹ thuật chọn relay dựa trên NOMA kết quả chứng minh rằng sự kết hợp relay và NOMA rất hữu ích nó cải thiện đáng kể hiệu năng của hệ thống [4]. Kim et al. (2016) đã đưa ra được phương trình tính xác suất dừng hệ thống và đề xuất bộ chuyển tiếp giải mã trong sơ đồ 2 giai đoạn [5]. Cũng liên quan đến kỹ thuật lựa chọn relay Nguyen et al. (2017) đã nghiên cứu và đưa ra phương trình tiệm cận và gần đúng của tổng tốc độ trung bình trong chế độ khuếch đại chuyển tiếp [6]. Lee et al. (2016) đã đánh giá hiệu suất mạng thông qua thu thập năng lượng tại bộ chuyển tiếp [7].

Các kết quả của nghiên cứu trên cho thấy phân tích xác suất dừng của hệ thống có thể đánh giá được một phần ảnh hưởng của kỹ thuật chọn relay lên hiệu suất của hệ thống.

Vì vậy, chúng tôi dựa trên cơ sở phân tích xác suất dừng để tối ưu hiệu suất của hệ thống. Chúng tôi kết hợp phương thức truyền thông D2D với sơ đồ NOMA để đưa ra mô hình truyền thông D2D NOMA để tối ưu về dung lượng và hiệu suất của mạng 5G.

III. Mô hình hệ thống

Hình 1: Mô hình hệ thống D2D NOMA

Mô hình cơ bản của đường xuống một hệ thống NOMA bao gồm một thiết bị di động (U₀), hai thiết bị di động khác ở xa (U₁, U₂) và N thiết bị di động đóng vai trò như là các nút chuyển tiếp AF (R₁, R₂,…, R_N, với N > 1). Có nghĩa là U0 muốn gửi dữ liệu của nó đến U₁ và U₂ sẽ được gửi thông qua một trong N bộ chuyển tiếp, nó có thể truyền ngay đến thiết bị U₁ và U₂ như trong Hình 1, tuy nhiên do U₁ và U₂ ở rất xa nên kênh truyền này không thể tối ưu được nên chúng tôi xem kênh truyền này bằng không. Trong kiến trúc của NOMA có bao gồm 2 giai đoạn liên tiếp. Việc lựa chọn thiết bị chuyển tiếp sẽ dựa vào một số tiêu chí để lựa chọn. Trong bài báo này, tác giả chọn 2 thiết bị di động để tính toán đó là U₁ và U₂ thông qua các bộ chuyển tiếp AF bỏ qua kênh truyền trực tiếp và đưa ra ảnh hưởng của kênh pha đinh và nhiễu trắng giữa U₀ và R_N là h_UoRN ~ CN(0, λ_UoRN) và M_RN ~ CN(0, N₀), tương ứng ảnh hưởng của pha đinh và nhiễu trắng giữa R_N và U_i, i = 1, 2 là g_RNUi ~ CN(0, λ_RNUi) và M_RNUi ~ CN(0, N₀). U₁ và U₂ kết hợp với nhau dựa vào NOMA.

Trong giai đoạn thứ nhất, U₀ sẽ gửi dữ liệu của nó đến nút chuyển tiếp được thực hiện theo công thức sau:

Trong đó: ∆₁ và ∆₂ là các hệ số phân bổ công suất; x_U01 và x_U02 là dữ liệu cho U₁ và U₂; P_U1 là công suất phát của U₀.

Dựa vào NOMA, ta giả định ∆₁ > ∆₂ với ∆₁ + ∆₂ = 1. Tín hiệu nhận được tại R_N là:

Giả định công suất truyền của U₀ và của các bộ chuyển tiếp là như nhau, P_R1 = P_R2 = … = P_RN = P_U0 = P. Tín hiệu trên nhiễu trung bình SNR (ρ_U0 = P/N₀), với biến ngẫu nhiên là H_N = ρ_U|h_UoRN|² và Q_iN = ρ_U0|g_NUU0|² của tín hiệu trên nhiễu đại diện cho U₀ → R_N và R_N  → U_i.

Trong giai đoạn thứ hai, tín hiệu nhiễu và tỉ lệ nhiễu tại RN của đường liên kết chọn x_U01 được tính như sau:

Tương tự, SINR tại RN của đường liên kết x_U02 có thể được tính bằng cách triệt nhiễu liên tiếp và được tính như sau: β_{UoRN, χ02} = ∆₂H_N         (4)    

Sau khi nhận được tín hiệu từ U₀, bộ chuyển tiếp sẽ truyền x_RN = G_NyRN đến U₁ và U₂, trong khe thời gian thứ hai, độ lợi của bộ chuyển tiếp được tính theo công thức sau:

C

Tín hiệu nhận được tại U₁ và U₂ được chuyển tiếp bởi R_N như sau:

Tại U₁: 

Tại U₂: 

Tương tự như khe thời gian đầu tiên SINR tại U₁ của đường R_N → U_i được tính như sau:

Còn tín hiệu trên đường R_N → U₂, SINR tức thời tại U₂ để loại bỏ χ_U01, SINR tại U₂ để lấy được dữ liệu của mình được thực hiện theo công thức sau:

Xác suất dừng hoạt động: Yêu cầu phải đảm bảo các chất lượng dịch vụ vì vậy phải xem xét đến xác suất dừng hoạt động. Do vậy, các thiết bị trong hệ thống sẽ được cung cấp các ngưỡng SNR riêng bthi, i = 1, 2. Tiếp theo, sẽ tính toán xác suất dừng hoạt động của 2 thiết bị được ghép nối U₁ và U₂. Để đơn giản chúng ta có thể giả định rằng tất cả các ngưỡng SINR của U₁ và U₂ là như nhau β_thi = β_th2 = β_th.

1. Xác suất dừng hoạt động tại U1 để tách tín hiệu χ_U01

Trước tiên, ta có thể xác định xác suất dừng hoạt động tại nút chuyển tiếp AF để chọn RN liên quan đến tín hiệu χ_U01 và χ_U02.

Các hàm phân phối tích lũy (CDFs) của biến ngẫu nhiên H_N* và Q_iN* theo công thức trên là:

Trong đó:

đại diện giá trị trung bình SNRs của các đường từ U₀ → R_N và R_N  → U_i.

Trong sơ đồ NOMA, xác suất dừng hoạt động xảy ra nếu quá trình chuyển tiếp không thành công, do đó xác suất dừng hoạt động có thể được biểu thị bằng công thức sau:

Trong đó:

Từ công thức (13), ta có thể thấy là nếu Q_1N*(∆₁ - ∆₂ β_th) - β_th < 0 thì xác suất dừng hoạt động luôn xảy ra, trong khi nếu Q_1N*(∆₁ - ∆₂ β_th) - β_th > 0 hoặc 

thì xác suất dừng hoạt động có thể có cũng có thể không. Vì vậy, nó có thể được tính như sau:

Trong đó, f_x biểu thị hàm mật độ xác suất (PDF) của kênh X,

Ta được:

Trong đó:

Sau cùng, ta có xác suất dừng hoạt động tại U₁  để tách tín hiệu χ_U01 có thể được mô tả như sau:

2. Xác suất dừng tại U₂ để tách tín hiệu χ_U02

Từ U₂ trước tiên sẽ yêu cầu nhận và loại bỏ tín hiệu của U₁, xác suất dừng hoạt động tại U₂ sẽ xảy ra nếu xác suất dừng ở giai đoạn thứ nhất và giai đoạn thứ hai xảy ra. Nên xác suất dừng tại U₂ được tính như sau:

Từ xác suất dừng của U₁ để phát hiện tín hiệu χ_U01, có thể tính xác suất dừng của U₂ để phát hiện tín hiệu χ_U02 như sau:

Trong đó,

Trong đó,

3. Các tiêu chí tối ưu để lựa chọn bộ AF

Trong trường hợp phát hiện χ_U02 tại U₂, ban đầu nó có thể phát hiện tín hiệu của χ_U01 và sau đó áp dụng SIC để phát hiện tín hiệu còn lại. Vì vậy, xác suất dừng hoạt động để thu thập tín hiệu liên quan đến U₁ và U₂ có thể được tính như sau:

Tiêu chí lựa chọn AF được xác định như sau:

Trong đó, β_UoRN là SNR tại bộ chuyển tiếp N.

4. Kết quả mô phỏng

Trong phần này để tính xác suất dừng hoạt động và tối ưu trong việc lựa chọn bộ AF trong truyền thông D2D được xác định thông qua một số mô phỏng được tiến hành tương ứng. Các giá trị cụ thể của các tham số được đưa ra để cho ra các kết quả tương ứng, từ đó có sự so sánh phù hợp. Trong bài báo này tất cả các kết quả mô phỏng được thực hiện bằng cách lấy trung bình qua các thử nghiệm ngẫu nhiên trong khoảng 105. Đặc biệt, trong bài báo này, các kết quả của chúng tôi được dùng để đánh giá hiệu suất dừng hoạt động của 2 thiết bị ở xa trong sơ đồ NOMA với các kết quả thu được dựa trên mô phỏng Monte Carlo.

Trong Hình 2, hiển thị kết quả xác suất dừng theo SNR r_U0 khi thay đổi số lượng bộ AF giúp chuyển tiếp tín hiệu để giao tiếp giữa thiết bị gần và thiết bị xa. Ở đây, chúng ta phân bổ công suất cho các thiết bị ở xa trong sơ đồ D2D NOMA ở Hình 1 và kết quả cho thấy sơ đồ được đề xuất với nhiều nút chuyển tiếp sẽ vượt trội so với sơ đồ chỉ sử dụng một nút AF. Khoảng cách hiệu suất sẽ lớn khi SNR lớn. Trong Hình 2 còn cho ta thấy rằng D2D NOMA có thể tăng cường đáng kể hiệu suất dừng hoạt động ở thiết bị đầu tiên với SNR cao. Quan trọng hơn là các đường cong phân tích hoàn toàn phù hợp với kết quả mô phỏng Monte-Carlo.

Hình 2: Xác suất dừng tại U₁, β_UoRN  = 1, β_UoRN  = 1, β_RNU1 = 1, β_th = 1, ∆₁ = 0.5

Trong Hình 3, xác suất dừng để phát hiện tín hiệu của U2 và khoảng cách hiệu suất được tăng cường ở số lượng AF cao hơn trong tất cả các giá trị của SNR điều này, có nghĩa là nếu chúng ta sử dụng nhiều AF sẽ mang lại nhiều lợi ích, giúp cải thiện độ tin cậy trong mạng NOMA.

Hình 3: Xác suất dừng tại U2, β_UoRN  = 1, β_UoRN  = 1, β_RNU1 = 1, β_th = 1, ∆₁ = 0.5

Trong Hình 4 cho thấy số lượng nút chuyển tiếp trong mạng sẽ có ảnh hưởng mạnh đến xác suất dừng hoạt động ở tất cả các giá trị của SNR. Với số lượng nút chuyển tiếp được chọn tại SNR cụ thể của thiết bị nguồn, xác suất dừng hoạt động tại U₁ và U₂ là như nhau và chỉ khác nhau tại SNR cao.

Hình 4: So sánh xác suất dừng giữa o₁ và o₂, β_RNU = 1, β_RNU1 = 10,
β_RNU2 = 1, ∆₁ = 0.5

Trong Hình 5 mô tả xác suất dừng tổng thể của hệ thống D2D-NOMA và Hình 6 mô tả xác suất dừng trong sơ đồ NOMA hai giai đoạn [6]. Chúng ta thấy rằng, việc kết hợp D2D NOMA sẽ tối ưu hơn rất nhiều về xác suất dừng so với hệ thống NOMA hai giai đoạn dù cho SNR nhỏ hay SNR tăng, điều này cho thấy rằng nếu kết hợp D2D NOMA sẽ tối ưu được hệ thống. Khi điều chỉnh số lượng nút chuyển tiếp trong hệ thống D2D NOMA sẽ ảnh hưởng đến xác suất dừng hoạt động của cả hệ thống và khi SNR tăng thì xác suất dừng sẽ được cải thiện đáng kể. Nên để tối ưu hệ thống D2D-NOMA chúng ta cần sẽ sử dụng nhiều bộ AF để có được kênh truyền tối ưu nhất.

Hình 5: Xác suất dừng tổng thể  D2D-NOMA β_RNU = 1, β_RNU1 = 10,
β_RNU2 = 1, ∆₁ = 0.5

Hình 6: Xác suất dừng trong sơ đồ NOMA hai giai đoạn [6]

IV. Kết luận

Trong bài báo này chúng tôi đưa ra sơ đồ kết hợp D2D và NOMA với mục tiêu chính là cải thiện hiệu quả phổ của hệ thống và đã đưa ra được sơ đồ lựa chọn AF để có được điều kiện kênh truyền tốt nhất cho các thiết bị. Hiệu suất của mô hình đề xuất được đánh giá bằng cách xem xét xác suất dừng trong các biểu thức, hệ số phân bố xác suất và xác suất dừng của hệ thống. Kết quả của chúng tôi được chứng minh từ mô phỏng. Từ biểu thức xác suất dừng chính xác với kết quả mô phỏng có thể dễ dàng nhận ra rằng số lượng bộ AF sẽ ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của hệ thống. Sơ đồ đề xuất của chúng tôi có thể làm tăng đáng kể hiệu quả phổ của hệ thống thông qua sơ đồ D2D-NOMA. Vậy, để tối ưu được hệ thống, chúng ta cần sử dụng nhiều bộ AF để đạt được điều kiện kênh truyền tốt nhất cải thiện xác suất dừng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. M. Xu, F. Ji, M. W. Wen, W. Duan. (2016). Novel receiver design for the cooperative relaying system with non-orthogonal multiple access. IEEE Commun. Lett., 20(8), 1679-1682.
2. J. Men, J. Ge. (2015). Non-orthogonal multiple access for multiple-antenna relaying networks. IEEE Commun. Lett., 19(10), 1686-1689.
3. Tan N. Nguyen, Dinh-Thuan Do, P. T. Tran and M. Voznak (2016). Time Switching for Wireless Communications with Full-Duplex Relaying in Imperfect CSI Condition. KSII Transactions on Internet and Information Systems, 10(9), 4223-4239.
4. Z. Ding, H. Dai, H. V. Poor. (2016). Relay selection for cooperative NOMA. IEEE Wireless Commun. Lett, 5(4), 416-419.
5. J. B. Kim, M. S. Song, I.-H. Lee. (2016). Achievable rate of best relay selection for non-orthogonal multiple access-based cooperative relaying systems. in Proc. Int. Conf. Inf. Commun. Technol. Converg. (ICTC), 960-962.
6. T. -L. Nguyen, Dinh-Thuan Do. (2017). A new look at AF two-way relaying networks: energy harvesting architecture and impact of co-channel interference. Annals of Telecommunications. 72(11), 669-678.
7. S. Lee, D. B. da Costa, T. Q. Duong. (2016). Outage probability of Non-Orthogonal Multiple Access Schemes with partial Relay Selection. in Proc. IEEE PIMRC, 2016, 1-6.

THE OPTIMAL METHOD IN D2D COMMUNICATION

WITH NON-ORTHOGONAL MULTIPLE ACCESS

• PHAM MINH TRIET

Lecturer, Department of Electrical and Electronic Engineering

Faculty of Engineering & Technology, Tra Vinh University

ABSTRACT:

In recent times, Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) and device-to-device (D2D) communication have attracted a lot of attention in the world as they are the most promising techniques in next-generation wireless networks. This study introduces the method to choose the best transmission channel among devices of users by using the amplify-and-forward technique based on the NOMA scheme. The study also analyzes the performance of NOMA scheme, assuming perfect transmission channel estimation, and calculates the probability of stopping device and assesses the factors affecting the performance of network. Based on this study’s system model, mathematical models are developed by using the probability method, then the Monte-Carlo simulation is used to select the best transmission channel.

Keywords: amplify-and-forward, D2D communication, NOMA scheme, outage probability.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 22, tháng 9 năm 2021]