I. Tổng Quan Về Mạng Đa Truy Cập Phi Trực Giao NOMA
Trong bối cảnh công nghệ 5G/6G phát triển mạnh mẽ, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về chất lượng dịch vụ và lưu lượng dữ liệu di động, mạng đa truy cập phi trực giao (NOMA) nổi lên như một giải pháp đầy tiềm năng. So với các công nghệ đa truy cập trực giao (OMA) truyền thống, NOMA cho phép nhiều người dùng chia sẻ cùng một tài nguyên tần số và thời gian, từ đó cải thiện đáng kể hiệu quả sử dụng phổ tần. Kỹ thuật này đặc biệt phù hợp với các kịch bản có độ trễ thấp và yêu cầu kết nối lớn. NOMA hứa hẹn sẽ là một trong những trụ cột của các hệ thống thông tin di động tương lai, mang lại hiệu quả năng lượng cao, phân bố băng thông linh hoạt và sử dụng phổ tần hiệu quả. Theo [5] – [7], NOMA vượt trội hơn OMA ở hiệu suất phổ tần tốt hơn. Để tận dụng tối đa tiềm năng của NOMA, việc tích hợp các kỹ thuật thu thập năng lượng (EH) là một hướng đi đầy hứa hẹn.
1.1. Ưu điểm vượt trội của NOMA so với OMA
Kỹ thuật NOMA cho phép truyền đồng thời nhiều tín hiệu người dùng trên cùng một kênh tần số, cải thiện đáng kể hiệu suất sử dụng phổ. Điều này trái ngược với OMA, nơi mỗi người dùng được gán một kênh riêng biệt. Nghiên cứu chỉ ra rằng NOMA đạt được dung lượng kênh cao hơn so với OMA. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích trong việc đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về tốc độ dữ liệu và trải nghiệm người dùng trong mạng 5G và các thế hệ tiếp theo.
1.2. Ứng dụng của NOMA trong các hệ thống 5G 6G
NOMA đóng vai trò quan trọng trong việc hiện thực hóa các mục tiêu của mạng 5G và 6G, bao gồm tăng cường hiệu quả sử dụng phổ, giảm độ trễ và hỗ trợ số lượng lớn thiết bị kết nối. Các ứng dụng tiềm năng của NOMA bao gồm truyền thông tế bào, IoT và truyền thông máy móc. [8], [9] đã chứng minh hiệu quả của NOMA trong các ứng dụng thực tế.
II. Thách Thức Hiệu Năng Mạng NOMA Thu Thập Năng Lượng
Mặc dù có nhiều ưu điểm, hiệu năng của mạng NOMA có thu thập năng lượng (EH-NOMA) bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố thực tế. Các yếu tố này bao gồm: tính phi tuyến của mạch thu thập năng lượng, các đặc tính của kênh truyền không dây (fading, shadowing, suy hao đường truyền), thông tin kênh truyền không hoàn hảo (Imperfect CSI) và các khiếm khuyết phần cứng (Hardware Impairments). Việc bỏ qua những yếu tố này trong quá trình thiết kế và đánh giá hệ thống có thể dẫn đến những kết quả không chính xác và hiệu năng thực tế thấp hơn so với dự kiến. Luận văn này tập trung vào việc đánh giá hiệu năng của mạng EH-NOMA khi xem xét đồng thời tất cả những yếu tố này.
2.1. Ảnh hưởng của kênh truyền Shadowed Fading K U
Các kênh truyền không dây chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố như fading, shadowing và suy hao đường truyền. Các hiệu ứng này có thể làm suy giảm đáng kể công suất tín hiệu và gây khó khăn cho việc thu thập năng lượng. Mô hình shadowed fading κ-μ cung cấp một mô tả chính xác về các kênh truyền thực tế, kết hợp cả fading và shadowing. Việc sử dụng mô hình này cho phép đánh giá hiệu năng hệ thống một cách chính xác hơn. [21] – [24] đã sử dụng mô hình này trong các nghiên cứu liên quan.
2.2. Vai trò của Thông tin kênh truyền không hoàn hảo và Khiếm khuyết
Trong thực tế, việc có được thông tin kênh truyền hoàn hảo (Perfect CSI) là rất khó khăn do sai số ước lượng kênh và các yếu tố khác. Hơn nữa, các thiết bị phần cứng không lý tưởng và có thể bị ảnh hưởng bởi các khiếm khuyết khác nhau, chẳng hạn như mất cân bằng I/Q và độ phi tuyến của bộ khuếch đại công suất. Những yếu tố này có thể làm suy giảm đáng kể hiệu năng của mạng EH-NOMA. [25], [26] đã chỉ ra rằng HWi & iCSI cần được xem xét để đánh giá sát với thực tế hơn.
2.3. Sự cần thiết của mô hình Thu Thập Năng Lượng Phi Tuyến
Các mô hình thu thập năng lượng thường được tuyến tính hóa để đơn giản hóa quá trình phân tích. Tuy nhiên, trong thực tế, các mạch thu thập năng lượng bao gồm các thành phần phi tuyến như diốt, cuộn cảm và tụ điện. Việc sử dụng mô hình phi tuyến cho phép mô tả chính xác hơn hành vi của mạch thu thập năng lượng. [16] – [20] đã chứng minh tầm quan trọng của mô hình phi tuyến.
III. Phương Pháp Đánh Giá Hiệu Năng Mạng NOMA có EH
Luận văn này đề xuất một phương pháp toàn diện để đánh giá hiệu năng của mạng EH-NOMA, xem xét đồng thời các yếu tố: kênh truyền shadowed fading κ-μ, thông tin kênh truyền không hoàn hảo (iCSI), khiếm khuyết phần cứng (HWi) và tính phi tuyến của mạch thu thập năng lượng (nlEH). Mục tiêu là cung cấp một đánh giá chính xác về hiệu năng hệ thống trong các điều kiện thực tế. Phân tích được thực hiện bằng cách xây dựng các biểu thức toán học cho thông lượng (Throughput) và xác suất dừng (Outage Probability), sau đó được kiểm chứng bằng mô phỏng Monte Carlo.
3.1. Xây dựng mô hình hệ thống EH NOMA thực tế
Luận văn xây dựng một mô hình hệ thống EH-NOMA chi tiết, bao gồm trạm phát năng lượng, các thiết bị thu thập năng lượng và các thiết bị nhận thông tin. Mô hình này xem xét các yếu tố: kênh truyền shadowed fading κ-μ, iCSI, HWi và nlEH. Mô hình này phản ánh các đặc điểm của các hệ thống thực tế.
3.2. Phân tích thông lượng và xác suất dừng hệ thống
Luận văn phân tích thông lượng và xác suất dừng của hệ thống EH-NOMA. Các biểu thức toán học tường minh được xây dựng để mô tả mối quan hệ giữa các thông số hệ thống và hiệu năng. Các biểu thức này có thể được sử dụng để dự đoán và tối ưu hóa hiệu năng hệ thống. [26] đã đưa ra biểu thức dạng tường minh với phân tích tiệm cận dưới của xác suất dừng và thông lượng.
IV. Kết Quả Nghiên Cứu và Đánh Giá Hiệu Năng Chi Tiết
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố: tính phi tuyến của EH, điều kiện lan truyền, iCSI và HWi có thể làm giảm đáng kể độ tin cậy của truyền thông vô tuyến. Tuy nhiên, hiệu năng hệ thống có thể được cải thiện bằng cách điều chỉnh các tham số hệ thống một cách linh hoạt. Đáng chú ý, EH-enabled NOMA có thể ngăn chặn sự cố dừng hoạt động hoàn toàn và đạt được hiệu suất tối ưu với các lựa chọn thông số phù hợp. So sánh với các sơ đồ đa truy cập truyền thống, EH-NOMA vượt trội hơn đáng kể.
4.1. Ảnh hưởng của Thông số hệ thống đến hiệu suất
Nghiên cứu khám phá ảnh hưởng của các thông số hệ thống, chẳng hạn như công suất truyền, tỷ lệ phân chia năng lượng và các tham số kênh truyền, đến hiệu suất của mạng EH-NOMA. Kết quả cho thấy rằng việc lựa chọn các thông số phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu. Các kết quả có thể được quản lý linh hoạt thông qua việc điều chỉnh tham số.
4.2. So sánh hiệu năng NOMA và OMA trong EH thực tế
Luận văn so sánh hiệu năng của mạng EH-NOMA với các sơ đồ đa truy cập OMA truyền thống. Kết quả cho thấy rằng EH-NOMA vượt trội hơn OMA về thông lượng và xác suất dừng, đặc biệt trong các điều kiện kênh truyền xấu. EH-NOMA có thể ngăn chặn sự cố dừng hoạt động hoàn toàn và đạt được hiệu suất tối ưu.
4.3. Tối ưu hóa Hiệu năng mạng NOMA với tham số phù hợp
Nghiên cứu đề xuất các phương pháp tối ưu hóa hiệu năng mạng EH-NOMA bằng cách điều chỉnh các tham số hệ thống một cách linh hoạt. Các phương pháp này có thể giúp đạt được hiệu suất tối ưu trong các điều kiện thực tế khác nhau.
V. Kết Luận Quan Trọng và Hướng Phát Triển Tương Lai
Luận văn đã đánh giá hiệu năng của mạng EH-NOMA dưới ảnh hưởng của iCSI, HWi và tính phi tuyến của EH. Kết quả cho thấy các yếu tố này có tác động đáng kể đến hiệu năng hệ thống, nhưng cũng có thể được giảm thiểu bằng cách điều chỉnh các tham số hệ thống một cách thích hợp. EH-NOMA vẫn là một giải pháp đầy hứa hẹn cho các hệ thống thông tin di động tương lai, mang lại hiệu quả sử dụng phổ và năng lượng cao.
5.1. Tóm tắt các kết quả đạt được trong nghiên cứu
Luận văn đã đạt được nhiều kết quả quan trọng, bao gồm: xây dựng mô hình hệ thống EH-NOMA thực tế, phân tích thông lượng và xác suất dừng hệ thống, và đề xuất các phương pháp tối ưu hóa hiệu năng. Các kết quả này có thể được sử dụng để thiết kế và triển khai các mạng EH-NOMA hiệu quả.
5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo cho mạng EH NOMA
Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán phân bổ tài nguyên hiệu quả cho mạng EH-NOMA, nghiên cứu các kỹ thuật giảm thiểu ảnh hưởng của iCSI và HWi, và khám phá các ứng dụng mới của EH-NOMA trong các lĩnh vực khác nhau.
