Phân tích hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng sử dụng noma dưới sự ảnh hưởng của giao thoa đồng kênh và khiếm khuyết phần cứng

Trong mô hình nghiên cứu, một nguồn đồng thời truyền các dữ liệu khác nhau đến hai đích thông qua sự chuyển tiếp của nhiều nút trung gian. Để thực hiện điều này, nguồn và các nút chuyển tiếp phải sử dụng kỹ thuật NOMA tại mỗi chặng. Chúng tôi đưa ra biểu thức chính xác tính tổng dung lượng toàn trình tại hai đích và kiểm chứng sự chính xác bằng mô phỏng máy tính. Hơn nữa, bài báo cũng nghiên cứu sự ảnh hưởng của nhiễu đồng kênh và khiếm khuyết phần cứng lên hiệu năng của hệ thống.

Phân Tích Hi ệu Năng Mạng Chuyển Tiếp Đa Chặng

Nguyễn Xuân Tuyên1 , Phạm Minh Nam2, Trần Trung Duy3 và Phan Văn Ca2

1Phòng Kỹ thuật – Trung Tâm Hạ Tầng Mạng Miền Nam, VNPT NET2

2Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh

3Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Email: tuyennxclm@gmail.com, 1727002@student.hcmute.edu.vn, trantrungduy@ptithcm.edu.vn.com, capv@hcmute.edu.vn

Abstract— Trong bài báo này, chúng tôi đánh giá tổng dung

lượng toàn trình của mạng giải mã và chuyển tiếp

(Decode-and-Forward) đa chặng sử dụng kỹ thuật đa truy không trực giao

(Non-Orthogonal Multiple Access - NOMA) trên kênh truyền

fading Rayleigh Trong mô hình nghiên c ứu, một nguồn đồng

thời truyền các dữ liệu khác nhau đến hai đích thông qua sự

chuyển tiếp của nhiều nút trung gian Để thực hiện điều này,

nguồn và các nút chuyển tiếp phải sử dụng kỹ thuật NOMA tại

m ỗi chặng Chúng tôi đưa ra biểu thức chính xác tính tổng dung

lượng toàn trình tại hai đích và kiểm chứng sự chính xác bằng

mô ph ỏng máy tính Hơn nữa, bài báo cũng nghiên cứu sự ảnh

hưởng của nhiễu đồng kênh và khiếm khuyết phần cứng lên hiệu

năng của hệ thống

Keywords- Mạng chuyển tiếp đa chặng, đa truy nhập không

tr ực giao (NOMA), giao thoa đồng kênh, khiếm khuyết phần cứng

I GIỚITHIỆU

Đa truy nhập không trực giao (Non-Orthogonal Multiple

Access - NOMA) [1]-[3] đang nhận được nhiều sự quan tâm

của các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước Đây là kỹ thuật

hiệu quả giúp các mạng truyền thông vô tuyến có thể nâng cao

được tốc độ truyền dẫn Kỹ thuật NOMA cho phép ghép các tín

hiệu khác nhau tại đầu phát, và rồi gửi dữ liệu kết hợp này đến

các đầu thu Để thực hiện điều này, máy phát phải phân bổ mức

công suất khác nhau cho các tín hiệu Ở các đầu thu, tín hiệu

nào được phân bổ với công suất phát lớn hơn sẽ được giải mã

trước Sau khi giải mã xong một tín hiệu, máy thu loại bỏ tín

hiệu này từ tín hiệu tổng, rồi tiến hành giải mã các tín hiệu tiếp

theo Tiến trình này được gọi là khử giao thoa tuần tự

(Successive Interference Cancellation (SIC)) Do đó, một máy

phát có thể gửi các dữ liệu đến nhiều máy thu khác nhau cùng

lúc, trên cùng băng tần và mã

Để nâng cao tính ổn định của sự truyền dữ liệu cho các

mạng sử dụng NOMA, kỹ thuật phân tập đa đầu vào đa đầu ra

(MIMO: Multiple Input Multiple Output) đã được sử dụng

trong các tài liệu [4]-[5] Trong [4], kỹ thuật chọn lựa ănten

phát tốt nhất (TAS: Transmit Antenna Selection) được đề xuất

để nâng cao chất lượng kênh dữ liệu cho các hệ thống

MIMO-NOMA Tài liệu [5] nghiên cứu về hệ thống MIMO-NOMA

trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền (Underlay

Cognitive Radio) Khi các thiết bị đầu cuối không có khả năng

trang bị nhiều ănten, các mô hình chuyển tiếp có thể được sử

dụng để nâng cao độ tin cậy của việc truyền tin giữa nguồn và các nút đích Các tác giả của tài liệu [6] đề xuất mô hình chuyển tiếp cộng tác NOMA với kỹ thuật khuếch đại và chuyển tiếp (Amplify-and-Forward - AF) Trong tài liệu [7], các nút chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật giải mã và chuyển tiếp (Decode-and-Forward - DF) để giúp đỡ nguồn gửi dữ liệu đến các nút đích

Cho đến nay, hầu hết các nghiên cứu về kỹ thuật NOMA

tập trung vào kỹ thuật truyền trực tiếp hoặc chuyển tiếp hai

chặng Trong tài liệu [8], các tác giả xét mạng chuyển tiếp đa

chặng sử dụng NOMA, trong đó các nút chuyển tiếp sẽ nhận và chuyển tiếp đồng thời hai dữ liệu đến đích Hơn nữa, mô hình được đề xuất trong [8] có sự xuất hiện của nút nghe lén tích

cực (active eavesdropper), vì thế nút nguồn và các nút chuyển

tiếp phải giảm công suất phát của mình để nút nghe lén không

thể giải mã được tín hiệu nhận được tại mỗi chặng Tương tự [8], các tác giả của công trình [9] xây dựng mô hình truyền đa

chặng giữa một nguồn và một đích, trong đó 02 dữ liệu được

gửi cùng lúc đến đích Điểm khác biệt giữa [9] với [8] là các nút phát trong [9] phải thu thập năng lượng bên ngoài để sử

dụng cho việc truyền dữ liệu

Khác với các công trình [8] và [9], trong bài báo này, chúng tôi đề xuất mô hình chuyển tiếp thông tin đa chặng sử dụng NOMA, trong đó nút nguồn sẽ gửi hai dữ liệu đồng thời đến hai đích khác nhau Hơn thế nữa, chúng tôi cũng khảo sát sự ảnh hưởng của giao thoa đồng kênh (co-channel interference)

và khiếm khuyết phần cứng (hardware impairments) lên hiệu năng của mạng Để đánh giá ưu điểm của mô hình đề xuất, chúng tôi đưa ra các công thức tính chính xác dung lượng kênh trung bình toàn trình tại các nút đích trên kênh fading Rayleigh Các biểu thức toán học đều được kiểm chứng bằng mô phỏng thông qua phần mềm MATLAB

Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: trong phần

II, chúng tôi miêu tả mô hình đề xuất và hoạt động của mô hình này Trong phần III, chúng tôi đánh giá hiệu năng của mô hình trên kênh fading Rayleigh bằng các biểu thức toán học chính xác Phần IV cung cấp các kết quả mô phỏng và phân tích lý thuyết Cuối cùng, các kết luận và hướng phát triển của bài báo được đưa ra trong phần V

II MÔHÌNHHỆTHỐNG

0

1

TK+

2

TK+

I

Hình 1 Mô hình hệ thống

Hình 1 mô tả mô hình hệ thống khảo sát, trong đó nút

nguồn T muốn gửi hai dữ liệu cùng lúc đến hai đích ký hiệu 0

là TK+1 và TK+2, với sự giúp đỡ của K nút chuyển tiếp T , 1 T , 2

…, TK Giả sử, nguồn nhiễu I cũng đang sử dụng cùng băng

tần với nguồn và các nút chuyển tiếp, và vì vậy nút này sẽ gây

nhiễu đồng kênh với các nút thu trong mạng Ta cũng giả sử

rằng tất cả các nút đều chỉ có 01 ănten và hoạt động ở chế độ

bán song công Do đó, sự chuyển tiếp dữ liệu giữa nguồn và

các đích được thực hiện thông qua (K+ khe th1) ời gian trực

giao

Xét khe thời gian thứ nhất, nút nguồn T sẽ kết hợp hai dữ 0

liệu x và 1 x2như sau:

1 1 2 2,

x+= a Px + a Px (1)

với x1 là dữ liệu mà T muốn gửi đến 0 TK+1, x2 là dữ liệu mà

0

T muốn gửi đến TK+2, P là tổng công suất phát của T 0

(cũng như của các nút phát Tk khác, k=1, 2, ,K), a1 và a2

là các hệ số phân chia công suất, với a1>a2, a1+a2 =1

Tiếp theo, T g0 ửi x+ đến T1 Dưới sự tác động của fading

kênh truyền, giao thoa đồng kênh và phần cứng không hoàn

hảo, tín hiệu nhận được tại T 1 được viết ra như sau:

1 1 1 2 1 2 1 I 1 1,

y x h P g n

a Ph x a Ph x h P g n

η

η +

= + + + + (2)

với h1 là hệ số kênh fading Rayleigh giữa T và 0 T , 1 PI là

công suất phát của nguồn nhiễu I, g1 là hệ số kênh fading

Rayleigh giữa I và T , 1 n1là nhiễu Gauss trắng cộng tính tại

1

T với trung bình bằng 0 và phương sai σ2 (giả sử nhiễu cộng

tại tất cả các thiết bị thu đều có trung bình bằng 0 và phương

sai σ2), và η là tổng mức suy hao phần cứng tại thiết bị phát

của T và thi0 ết bị thu của T [10] 1 Hơn nữa, η cũng được mô

hình bằng một biến ngẫu nhiên có phân phối Gauss với trung

bình bằng 0 và phương sai là 2

Pκ [10], với κ2 là tổng mức suy hao phần cứng tại đầu phát và đầu thu

Bởi vì a1>a2, T s1 ẽ giải mã x1 trước Sau khi giải mã xong x1, T s1 ẽ loại bỏ thành phần a Ph x1 1 1 ra khỏi tín hiệu

nhận được Do đó, tín hiệu dùng để giải mã x2 sẽ là:

'

y = a Ph x +ηh+ P g +n (3) Sau khi giải mã xong x1 và x2, T sẽ kết hợp hai tín hiệu 1 này lại (giống như nguồn đã làm), và gửi tín hiệu kết hợp đến

2

T trong khe thời gian thứ hai Từ công thức (2), ta có thể xây

dựng biểu thức tính tỷ số SNR tức thời của x1 như sau:

1

2

1 1

1 1 2

| |

, 1

a P h P g a

ψ

γ

=

∆

=

(4)

với 2

/

P σ

∆ = , Q=PI/σ2, và γ1=|h1| ,2 ϕ1=|g1|2 là các độ

lợi kênh truyền

Từ công thức (3), tỷ số SNR của x2 được tính như sau:

1

Q

γ ψ

∆

=

∆ + + (5)

Một cách tổng quát, xét ở khe thời gian thứ k ,

1, 2, ,

k= K , tại đây Tk−1 truyền hai dữ liệu x và 1 x 2 đến

Tk Tương tự như (4) và (5), biểu thức SNR của x và 1 x s2 ẽ

lần lượt là:

1

2

1 2 2

2 2

, 1 , 1

k

k k

k

k k

a

a Q

γ ψ

γ ψ

∆

=

∆

=

(6)

với γk là độ lợi kênh fading Rayleigh giữa Tk−1 và Tk, và ϕk

là độ lợi kênh fading Rayleigh giữa I và Tk Bây giờ ta xét đến chặng cuối cùng khi TKgửi x+ đến hai đích TK+1 và TK+2 Nút đích TK+1 sẽ trực tiếp giải mã x , và 1

tỷ số SNR của x 1 được tính tương tự như công thức (4):

, 1

K

K K

a

γ ψ

+ +

∆

= + ∆ + + (7)

với γK+1 là độ lợi kênh fading Rayleigh giữa TK và TK+1,

1

K

ϕ + là độ lợi kênh truyền fading Rayleigh giữa I và TK+1 Đối với nút đích TK+2, nút này phải giải mã x 1 trước, rồi sau khi loại bỏ thành phần chứa x ra kh1 ỏi tín hiệu nhận được,

2

TK+ mới giải mã x2 Do đó, biểu thức SNR của x 2 được xác định tương tự như công thức (5):

, 1

K

K K

a Q

γ ψ

+

∆

=

∆ + + (8)

với γK+2 là độ lợi kênh fading Rayleigh giữa TK và TK+2,

2

K

ϕ + là độ lợi kênh truyền fading Rayleigh giữa I và TK+2

Bởi vì các nút sử dụng kỹ thuật DF để chuyển tiếp dữ liệu,

dung lượng kênh toàn trình nhận được tại các đầu cuối TK+1và

2

TK+ được viết như sau:

( )

( )

1 1

2 2

2 1,2, , 1

2 1,2, , , 2

1

1 1

1

x

m K

x

n K K

C

K C

K

ψ ψ

+

+

(9)

Trong công thức (9), hệ số 1 /(K+1) xuất hiện do sự

truyền dữ liệu được thực hiện trên (K+1)khe thời gian trực

giao

III ĐÁNHGIÁHIỆUNĂNGHỆTHỐNG

Đầu tiên, ta xét các hàm phân phối của các biến ngẫu nhiên

t

γ và ϕt, với t=1, 2, ,K+1,K+2 Bởi vì các kênh truyền

đều là kênh fading Rayleigh, các độ lợi kênh γt và ϕt sẽ có

phân phối theo hàm mũ (exponential distribution) Thật vậy,

hàm phân phối tích luỹ (CDF: Cummulative Distribution

Function) của γt và ϕt được đưa ra lần lượt như sau (xem

[8]-[9]):

t

t

t t

γ ϕ

λ

= − −Ω (10)

với λt và Ωt là các tham số đặc trưng, và được tính như trong

[8]-[9]:

t d tβ t l tβ

λ = Ω = (11)

với d t là khoảng cách giữa các nút Tt−1và Tt, l t là khoảng

cách giữa I và Tt, và βlà hệ số suy hao đường truyền

Do đó, các hàm mật độ xác suất (PDF: Probability Density

Function) của γt và ϕt sẽ lần lượt là:

( ) exp( ), ( ) exp( )

fγ x =λ −λx fϕ x = Ω −Ωx (12)

Bây giờ ta xét đến biến ngẫu nhiên ( )1

1 1,2, ,min 1 m x

m K

hàm CDF của Y1 sẽ được thiết lập như sau:

( )

1 1

1

1

1,2, , 1 1

1

m

x

m K K

m

Fψ x

ψ

+

=

với 1( )

m

Fψ x là hàm CDF của x1

m

ψ Sử dụng (6), ta có:

1

1 2 2

2

Pr

1

x m

m

m m

m m

a

ψ

γ

(14)

Quan sát từ công thức (14), ta thấy nếu ( 2)

a ≤ a +κ x thì ( )

x m

Fψ x = , và nếu ( 2)

a > a +κ x, ta có thể viết:

0

Pr

,

x m

m m

F xy x f y dy

ψ

+∞

=∫ + (15)

với

1

Q

Thay các hàm CDF của γm (xem (10)) và hàm PDF của

m

ϕ (xem (12)) vào trong công thức (15), sau một số phép tính

tích phân, ta đạt được:

1

x m

m

m

m m

x

λ ω

Ω

Ω + (17)

Từ các kết quả đạt được, ta có thể viết hàm CDF của

( )1

1 1,2, ,min 1 x

m

m K

( )

1

1 2 2 1

1

1, khi

Y

K

m

m

m m m

F x

a x a

a

κ

λ ω

+

=

=



∏

(18)

Một cách tương tự, đặt ( )2

2 1,2, , ,min 2 n x

n K K

= , ta cũng đạt được hàm CDF của Y2 như sau:

( )

2

2 2

2 1

1, khi

, khi

Y

K

n

F x

a x

x

κ

=

=



(19)

với

1

Q

− ∆ − ∆ (20)

Bây giờ, ta xét đến dung lượng kênh trung bình đạt được tại đích TK+1 Thật vậy, sử dụng công thức (9), ta có thể viết:

( ) ( )

1 1 2

2 0

0

1 log 1 1

1 1

a Y a

K

F x dx

κ

+∞

+

+

−

=

∫

∫ (21)

Tương tự, dung lượng kênh trung bình đạt được tại đích

2

TK+ sẽ được tính như sau:

2 2

1 1

a Y x

F x

κ −

= + ∫ + (22)

Tiếp đến, thay các công thức (18) và (19) vào trong (21) và

(22), ta lần lượt thu được biểu thức tính chính xác dung lượng

kênh toàn trình đạt được tại các đích TK+1 và TK+2 Cuối cùng,

dung lượng kênh trung bình toàn trình của hệ thống được xác

định như sau:

1 2

x x

C=C +C (23)

IV KẾTQUẢ Trong phần này, chúng tôi thực hiện các mô phỏng

Monte-Carlo để kiểm chứng các công thức đã được trình bày ở phần

III Môi trường mô phỏng là một hệ trục tọa độ hai chiều Oxy,

trong đó các nút T0, T1, …, TK+1 nằm trên trục Ox, sao cho

khoảng cách từ nguồn T0 đến đích TK+1được cố định bằng 1,

và khoảng cách giữa hai nút kề nhau là bằng nhau Với cách

sắp xếp như vậy, nút Tk (k=0,1, ,K+1)sẽ có toạ độ là

(k/ K+1 , 0) Đối với nút đích thứ hai TK+2 và nguồn nhiễu

I, toạ độ của các nút này sẽ là (xD,yD) và (x yI, I) Trong tất

cả các mô phỏng, hệ số suy hao đường truyền được cố định

bằng 3 (β =3)

Tiếp theo, chúng tôi quy ước ký hiệu trên các hình vẽ như

sau: Các kết quả mô phỏng được biểu thị bằng các dấu tròn,

vuông, sao, tam giác, trong khi đó các kết quả lý thuyết được

vẽ bằng các đường thẳng Chúng tôi cũng ký hiệu kết quả mô

phỏng bằng từ Sim (SIMulation) và kết quả lý thuyết bằng

Theory Trên các trục tung, ký hiệu ACC là viết tắt của từ

Average Channel Capacity (Dung lượng kênh trung bình)

Trong Hình 2, dung lượng kênh trung bình tại các đích

1

TK+ và TK+2 được vẽ theo tỷ số SNR phát 2

/

P σ

∆ = (dB)

Trong hình vẽ này, số nút chuyển tiếp giữa nguồn và các đích

bằng 1 (K=1), giá trị của Q bằng 7.5 dB, tổng mức suy hao

phần cứng giữa hai thiết bị thu và phát bằng 0.1 ( 2

0.1

trí của nút đích TK+2 là (1, 0.1) và vị trí của nguồn nhiễu là

(0.5, 0.5) Nhìn vào hình vẽ ta thấy dung lượng trung bình tại

các đích tăng khi ∆ tăng Hơn nữa, nút đích TK+1 đạt được

dung lượng kênh lớn hơn nút đích TK+2 do tín hiệu x1 được

phân bổ với công suất lớn hơn, cụ thể a1>a2 Ta cũng thấy

rằng khi giảm hệ số phân chia công suất a1 từ 0.95 xuống 0.85,

thì dung lượng kênh tại đích TK+1 giảm và dung lượng kênh tại

đích TK+2 tăng, điều này giúp độ lệch dung lượng kênh giữa

1

TK+ và TK+2 giảm Tuy nhiên, ta cần lưu ý rằng khi giảm a1

thì a2 sẽ tăng, điều này dẫn đến nhiễu mà tín hiệu x2 gây lên cho tín hiệu x1cũng sẽ tăng Do đó, các hệ số a1 và a2 cần được thiết kế phù hợp để đảm bảo khả năng giải mã x1 và x2

tại các nút chuyển tiếp và các nút đích Cuối cùng, Hình 2 cho

ta thấy các kết quả mô phỏng và lý thuyết trùng với nhau,

chứng tỏ các biểu thức toán học đưa ra là chính xác

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4

∆ (dB)

TK+1 (Sim, a1 = 0.95)

TK+1 (Sim, a1 = 0.85)

TK+2 (Sim, a1 = 0.95)

TK+2 (Sim, a1 = 0.85)

TK+1 (Theory)

TK+2 (Theory)

Hình 2 Dung lượng kênh trung bình tại các đích vẽ theo ∆ (dB) khi 7.5

Q= dB, K=1, 2

0.1

κ = , xD= , 1 yD=0.1, xI=0.5, yD=0.5

0 0.5 1 1.5 2 2.5

∆ (dB)

TK+1 + TK+2 (Sim, Q=5dB)

TK+1 + TK+2 (Sim, Q=10dB)

TK+1 + TK+2 (Sim, Q=15dB) Theory

Hình 3 Tổng dung lượng kênh trung bình vẽ theo ∆ (dB) khi

1 0.9

a = , K=2, 2

0

κ = , xD= , 1 yD=0.1, xI=0.5, yI=0.5

Trong Hình 3, tổng dung lượng kênh trung bình tại các đích

1

TK+ và TK+2 được vẽ theo ∆(dB) với các giá trị khác nhau

của Q Trong hình vẽ này, số nút chuyển tiếp giữa nguồn và

các đích bằng 2 (K=2), hệ số phân chia công suất a1=0.9,

phần cứng của các thiết bị thu và phát được giả sử là hoàn hảo ( 2

0

κ = ), vị trí của nút đích TK+2 là (1, 0.1) và vị trí của nguồn

nhiễu là (0.5, 0.5) Như ta có thể dự đoán, khi công suất phát

của nguồn nhiễu I tăng (Q tăng) thì dung lượng kênh trung

bình tại mỗi đích giảm, và do đó tổng dung lượng kênh trung

bình cũng sẽ giảm Tương tự như Hình 2, để tăng tổng dung

lượng kênh, ta có thể tăng công suất phát của các thiết bị (tăng

∆) Một lần nữa, Hình 3 cho thấy các kết quả mô phỏng và lý

thuyết phù hợp với nhau, điều này minh chứng tính đúng đắn

của các biểu thức đã được dẫn ra

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

∆ (dB)

TK+1 + TK+2 (Sim, κ 2

= 0)

TK+1 + TK+2 (Sim, κ 2

= 0.05)

TK+1 + TK+2 (Sim, κ 2

= 0.1)

TK+1 + TK+2 (Sim, κ 2

= 0.2) Theory

Hình 4 Tổng dung lượng kênh trung bình vẽ theo ∆ (dB) khi

1 0.95

a = , Q= dB, 5 K= 3, xD= , 1 yD=0.1, xI=0.5, yI=0.5

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

K

TK+1 + TK+2 (Sim, yI = 0.2)

TK+1 + TK+2 (Sim, yI = 0.3)

TK+1 + TK+2 (Sim, yI = 0.4)

TK+1 + TK+2 (Sim, yI = 0.5) Theory

0.1

κ = , 7.5

Q= dB, ∆ =10dB, xD= , 1 yD=0.1, xI=0.5

Trong Hình 4, tổng dung lượng kênh trung bình tại các đích

1

TK+ và TK+2 được vẽ theo ∆(dB) với các giá trị khác nhau

của κ2 Trong hình v ẽ này, số nút chuyển tiếp giữa nguồn và

các đích bằng 3 (K=3), hệ số phân chia công suất a1=0.95,

giá trị của Q bằng 5 dB, vị trí của nút đích TK+2 là (1, 0.1) và

vị trí của nguồn nhiễu là (0.5, 0.5) Nhìn vào hình vẽ, ta thấy

rằng tổng dung lượng của hệ thống sẽ cao hơn khi phần cứng

của các thiết bị tốt hơn (hệ số suy hao phần cứng κ2 nhỏ hơn) Hơn thế nữa, tổng dung lượng trung bình tăng tuyến tính theo

∆khi phần cứng của các thiết bị là hoàn hảo ( 2 )

0

κ = Khi

phần cứng không hoàn hảo (κ2> ), ta th0 ấy rằng tổng dung lượng kênh sẽ bảo hoà khi giá trị ∆ đủ lớn Để chứng minh điều này, ta xem lại các công thức trong (6) Thật vậy, khi ∆

đủ lớn và 2

0

κ > , ta có các công thức xấp xỉ như sau:

1

2

2 2

2 2

, 1

1

k

k k

k

k k

a

Q

γ ψ

κ

γ ψ

∆

+

∆

(24)

Nhìn vào các công thức trong (24), ta dễ thấy dung lượng kênh toàn trình trung bình tại TK+1 và TK+2 sẽ không phụ thuộc vào ∆, và hội tụ về các giá trị sau:

1

2

1

2

2

1

1 1

1

x

x

a C

a C

K

κ κ

(25)

Trong Hình 5, tổng dung lượng kênh trung bình tại các đích

1

TK+ và TK+2 được vẽ theo giá trị K và các vị trí khác nhau của

nguồn nhiễu I Thật vậy, ta cố định hoành độ xI bằng 0.5, trong khi thay đổi tung độ yI với các giá trị 0.5, 0.4, 0.3 và 0.2 Các thông số khác của hệ thống được thiết lập như sau: hệ số

phân chia công suất a1=0.9, t ổng mức suy hao phần cứng

2

0.1

κ = , giá trị của ∆ bằng 10 dB, giá trị của Q bằng 7.5 dB,

vị trí của nút đích TK+2 là (1, 0.1) Nhìn vào Hình 5, ta thấy

tổng dung lượng kênh thay đổi theo giá trị của K Kết quả cho

ta thấy rằng tổng dung lượng kênh lớn nhất khi nguồn truyền

dữ liệu trực tiếp đến các đích (K= ) Nguyên nhân là vì v0 ới các vị trí của nguồn I được thiết lập trong mô phỏng, giao thoa

từ I đến các nút chuyển tiếp là lớn bởi các nút chuyển tiếp gần nguồn nhiễu I hơn là các nút đích, nên việc chuyển tiếp không

hiệu quả bằng sự truyền trực tiếp Ví dụ, khi K=1 và yI =0.2, khoảng cách từ nút chuyển tiếp duy nhất đến nguồn I là ngắn

nhất, vì thế dung lượng kênh trung bình của hệ thống là thấp

nhất, khi so với các trường hợp còn lại Hình 5 này cũng cho ta

thấy nguồn I càng gần các nút chuyển tiếp (yI nhỏ) thì tổng dung lượng hệ thống sẽ càng giảm do ảnh hưởng của giao thoa đồng kênh gây nên các nút thu sẽ lớn hơn

Tương tự như Hình 5, Hình 6 vẽ tổng dung lượng kênh trung bình tại các đích TK+1 và TK+2 được vẽ theo giá trị K và

các vị trí khác nhau của nguồn nhiễu I Các thông số của Hình

6 giống với các thông số trong Hình 5, chỉ khác ở chỗ nguồn nhiễu được đặt ở các vị trí (1.25, yI) Với các vị trí này của nguồn nhiễu I, ta có thể thấy rằng khoảng cách giữa I đến hai nút đích là gần hơn khoảng cách giữa I và các nút chuyển tiếp

Do đó, nhiễu đồng kênh (trung bình) gây nên tại hai đích sẽ lớn

hơn tại các nút chuyển tiếp Như ta có thể thấy từ Hình 6, tổng

dung lượng kênh trung bình lớn nhất khi K=1, K=2 hoặc

3

K= tuỳ theo giá trị của yI

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

0.55

0.6

0.65

K

TK+1 + TK+2 (Sim, yI=0.2)

TK+1 + TK+2 (Sim, yI=0.3)

TK+1 + TK+2 (Sim, yI=0.4)

TK+1 + TK+2 (Sim, yI=0.6) Theory

0.1

κ = , 7.5

Q= dB, ∆ =10dB, xD= , 1 yD=0.1, xI=1.25

V KẾTLUẬN Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu hiệu năng của

mạng chuyển tiếp đa chặng sử dụng NOMA để truyền đồng

thời hai dữ liệu từ nguồn đến hai đích khác nhau Chúng tôi đã

đánh giá dung lượng kênh trung bình tại hai đích bằng toán học

và mô phỏng dưới sự tác động đồng thời của fading kênh

truyền, giao thoa đồng kênh và khiếm khuyết phần cứng Các

kết quả cho thấy được sự ảnh hưởng đáng kể của các yếu tố

nhiễu lên hiệu năng của hệ thống Để cải thiện hiệu năng, hệ

thống cần thiết kế các tham số như số chặng và hệ số phân chia

công suất một cách phù hợp Trong tương lai, chúng tôi sẽ phát

triển mô hình đề xuất trên những kênh truyền fading tổng quát

hơn như kênh Nakagami-m và kênh Rician Hơn nữa, chúng tôi

sẽ áp dụng những kỹ thuật thu/phát phân tập MIMO để nâng

cao chất lượng kênh truyền trên mỗi chặng chuyển tiếp

LỜICẢMƠN Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển khoa học và công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) trong đề tài mã số 102.04-2017.317

TÀILIỆUTHAMKHẢO

[1] L Dai, B Wang, Y Yuan, S Han, Chih-lin I ; Z Wang, “Non-orthogonal multiple access for 5G: solutions, challenges, opportunities, and future research trends,” IEEE Communications Magazine, vol 53,

no 9, pp 74 – 81, Sept 2015

[2] Z Ding, Y Liu, J Choi, Q Sun, M Elkashlan, Chih-Lin I, H V Poor,

“Application of Non-Orthogonal Multiple Access in LTE and 5G Networks,” IEEE Communications Magazine, vol 55, no 2, pp 185 –

191, Feb 2017

[3] Y Chen, A Bayesteh, Y Wu, B Ren, S Kang, S Sun, Q Xiong, C Qian, B Yu, Z Ding, S Wang, S Han, X Hou, H Lin, R Visoz, R Razavi, “Toward the Standardization of Non-Orthogonal Multiple Access for Next Generation Wireless Networks,” IEEE Communications Magazine, vol 56, no 3, pp 19 – 27, March 2018

[4] H Lei, J Zhang, K.-H Park, P Xu, Z Zhang, G Pan, M.-S Alouini,

“Secrecy Outage of Max–Min TAS Scheme in MIMO-NOMA Systems,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 67, no 8,

pp 6981 – 6990, Aug 2018

[5] Y Li, G A A Baduge, “Underlay Spectrum-Sharing Massive MIMO NOMA,” IEEE Communications Letters, vol 23, no 1, pp 116-119, Jan 2019

[6] X Liang, Y Wu; D W Kwan, Y Zuo, S Jin and H Zhu, “Outage Performance for Cooperative NOMA Transmission with an AF Relay”, IEEE Communications Letters, vol 21, no 11, pp 2428 – 2431, Nov

2017

[7] W Duan, J Ju, J Hou, Q Sun, X.-Q Jiang, G Zhang, “Effective Resource Utilization Schemes for Decode-and-Forward Relay Networks With NOMA,” IEEE Access, vol 7, pp 51466 – 51474, Apr 2019 [8] P T Tin, D T Hung, T T Duy and M Voznak, "Security-Reliability Analysis of NOMA – Based Multi-Hop Relay Networks In Presence Of

an Active Eavesdropper With Imperfect Eavesdropping CSI," Advances

in Electrical and Electronic Engineering, vol 15, no 4, pp 591-597, Nov 2017

[9] P T Tin, P M Nam, T T Duy, T T Phuong, N K Tam and M Voznak, "Throughput Analysis of Power Beacon-Aided Multi-hop Relaying Networks Employing Non-Orthogonal Multiple Access With Hardware Impairments," In Proc of AETA 2018, Ostrava, Czech Republic, 2018

[10] A Afana, S Ikki, “Analytical Framework for Space Shift Keying MIMO Systems With Hardware Impairments and Co-Channel Interference,” IEEE Communications Letters, vol 21, no 3, pp

488-491, Mar 2017

Concept Ăng ten cho hệ thống vô tuyến khả tri sử dụng tụ

điện biến dung dựa trên lớp điện môi mỏng BST

Hung Viet Nguyen, Minh Hoang Ho

Khoa viễn thông 1 Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

nvhung_vt1@ptit.edu.vn

Tóm tắt – Việc nghiên cứu và đưa ra mẫu thiết kế ăng ten có thể sử dụng trong hệ thống vô tuyến khả tri là một yếu tố vô cùng quan trọng Trong bài viết này, một mẫu thiết kế ăng ten băng rộng và có khả năng hiệu chỉnh tần số bằng tích hợp tụ

(1-x) SrxTiO3, BST) Thiết kế ăng ten băng rộng được sử dụng để cảm nhận tín hiệu kênh trong dải tần từ 3 – 7GHz và ăng ten khe sử dụng cho việc phát tín hiệu biến thiên trong dải từ 4.8 – 5.4 GHz Kết quả mô phỏng sẽ được trình bày và thảo luận cụ thể trong nội dung bài viết dưới đây

Key words – Hệ thống vô tuyến khả tri, Ăng ten băng siêu rộng, BST, lớp điện môi mỏng, MIM, tụ điện biến thiên.

I Giới thiệu

Theo Ủy ban Truyền thông Liên bang Hoa Kỳ (FCC), một hệ thống vô tuyến khả tri là “ hệ thống có khả thay đổi các tham số của phía phát dựa trên môi trường

mà nó đang vận hành” Do đó, nhằm mục đích tăng hiệu quả sử dụng và tránh lãng phí phổ tần trong dải tần số vô tuyến, khái niệm về hệ thống vô tuyến khả tri được đưa ra thảo luận Một hệ thống vô tuyến khả tri phải có khả năng nhận vùng phổ khả dụng và có thể tự cấu hình cho phù hợp để sử dụng[1] Hay nói một các đơn giản, một hệ thống vô tuyến khả tri là một hệ thống có khả năng nhận ra vùng phổ trống và điều chỉnh tần số sao cho phù hợp với kênh tần số để truyền thông tin Đối với một hệ thống vô tuyến khả tri, một mẫu thiết kế ăng ten đặc biệt là vấn đề trọng, cấp thiết cần hoàn thành Mẫu thiết kế ăng ten được trình bày trong bài viết bao gồm 2 mạch ăng ten: một ăng ten băng siêu rộng và một ăng ten khe

có khả năng tự cấu hình tần số phát

Trong hiện nay, có rất nhiều cách thiết kế một ăng ten có khả năng tự cấu hình, tuy nhiên việc tích hợp 2 mạch ăng ten: băng siêu rộng và băng hẹp có khả năng tự cấu hình trong một thiết kế ăng ten là vô cùng phức tạp vì việc tích hợp

mạch ăng ten có khả năng biến thiên có thể sẽ gây ảnh hưởng đến các tham số của ăng ten băng rộng và ngược lại Trong [2], Tawk và Christodoulou đã sử dụng cơ chế quay cho mẫu ăng ten để biến đổi tần số hoạt động của ăng ten từ 3.5 sang 5.5, 7.5 và 10.5GHz Tuy nhiên, tốc độ chuyển đổi của ăng ten là rất chậm (do bản chất của hệ thống cơ học) và sự phức tạp của hệ thống khiến cho mẫu ăng ten trở nên phi thực tế

Lớp điện môi Barium Strontium Titanate (BST) là một trong những vật liệu đang được nghiên cứu rộng rãi áp dụng cho tần số vô tuyến, do tính điện thẩm cao, khả năng biến thiên lớn và tổn hao tương đối thấp [8] Áp dụng các kết quả từ các bài báo cáo trước đây [9], trong khuôn khổ bài viết này, để đạt được khả năng tự cấu hình, tụ điện được thiết kế dựa trên cấu trúc MIM (Metal / Insulator / Metal, kim loại/chất cách điện/kim loại) được tích hợp vào mạch ăng ten khe và cung cấp cho ăng ten khả năng có thể tự cấu hình lại Vì tần số hoạt động của ăng ten phụ thuộc vào các giá trị của tụ điện, nếu giá trị này là một biến có khả năng biến thiên thì ăng ten có thể tự cấu hình lại để thay đổi tần số hoạt động một cách liên tục Trong mô hình ăng ten, mạch ăng ten băng tần siêu rộng được tích hợp cùng với mạch ăng ten khe trên cùng một lớp chất nền sapphire

Bài viết này được tổ chức theo cấu trúc như sau Trong phần II, topology của ăng ten sẽ được trình bày cụ thể Quá trình mô phỏng thiết kế và kết quả mô phỏng

sẽ được trình bày trong phần III Và phần kết luận sẽ được trình bày trong phần cuối bài viết

II Ăng ten topology

A Mạch ăng ten băng siêu rộng

Hình 1 cho thấy cấu trúc của mạch ăng ten băng siêu rộng Một đĩa kim loại

tang γ = 0.00002) với độ dày 0,5mm và được cấp điện bởi một đường đường vi dải Tụ biến dung được đặt tại một khe hình chữ U được khắc trên mặt phẳng elip với chiều dài hình chữ U là 27mm và chiều dài cạnh chữ U là 3mm Kích thước của khe được mô phỏng nhằm hòa hợp trở kháng với trở kháng 50Ω của nguồn cấp Trong toàn bộ quá trình mô phỏng, hằng số điện môi được sử dụng cho tụ biến

Ăng ten băng rộng được thiết kế với dạng hình elip khuyết với bán kính

mm Ăng ten được thiết kế nhằm mục đích hoạt động trong dải tần từ 3 – 10 GHz,

do đó, cấu trúc đĩa elip sẽ được sử dụng bới khả năng phát xạ trong một dải tần vô

cùng rộng nó Bên cạnh đó, một phần elip bị khuyết đi nhằm đảm bảo công suất bức xạ vẫn đảm bảo được khả năng thu phát tín hiệu trong truyền dẫn Nhằm mục đích thiết kế phù hợp tối giản với mẫu ăng ten băng siêu rộng dòng vi dải của mặt phẳng đất cũng có dạng hình elip

Hình 1: Mặt trên của ăng ten

B Mạch ăng ten băng hẹp tự cấu hình

Một khe hình chữ nhật có dạng hình chữ U với chiều rộng W = 3,3mm và tổng chiều dài là 40,5mm được khắc ở trung tâm của đĩa elip để tạo nên một mạch ăng ten băng hẹp (Hình 2) Một tụ điện biến đổi dựa trên việc sử dụng lớp BST mỏng, được đặt ở chính giữa của khe Hai tụ điện thông thường, được trình bày trong Hình 3, được sử dụng để tách tín hiệu RF của ăng ten thành điện áp một chiều DC Hai tụ điện này có giá trị điện dung tương ứng là 100pF

Một dòng vi dải 50 ohms được đặt ở dưới chất nền Sapphire nhằm mục đích cấp điện cho ăng ten Bằng cách đặt vào giữa hai điện cực một điện áp phân cực

DC, chúng ta có thể thay đổi độ điện thẩm của lớp BST, quá trình này được sử dụng để cấu hình lại tần số của mạch ăng ten băng hẹp

Hình 2: Mạch ăng ten khe được khắc trên đĩa elip

Chi tiết về tụ điện biến đổi BST được trình bày trong Hình 3 và Hình 4

Hình 3: Cấu trúc chi tiết tụ điện biến biến thiên

Hình 4: Cấu trúc MIM cho tụ điện biến thiên

Cấu trúc tụ điện biến dung dựa trên cấu trúc MIM đã được nghiên cứu trong bài nghiên cứu [9] Cấu trúc này được tạo ra bằng cách đặt bên dưới lớp BST mỏng một điện cực, tiếp đó là lớp BST và một điện cực trên tạo thành một cấu trúc MIM hoàn chỉnh Điện cực dưới được làm bằng bạch kim có độ dày xấp xỉ 200nm và được bằng phương pháp phóng xạ từ và điện cực trên được tạo ra bằng bạc 2,2µm

Để tạo ra kết nối giữa điện cực dưới và điện cực trên, một điện cực kết nối được khắc xuyên qua lớp BST bằng cách sử dụng khắc hóa học để tạo nên cấu trúc MIM mong muốn [10]

Trong [10], khả năng điều chỉnh của lớp BST đã được xác định ở tần số đo là

1 MHz (Hình 5)