Nghiên Cứu Đánh Giá Hiệu Năng Hệ Thống Truyền Dẫn Hợp Tác NOMA Có Sử Dụng Chuyển Tiếp EH Với Sự Hỗ Trợ Của Các Phần Tử IRS

• Tác giả: Nguyễn Thị Hồng
• Người hướng dẫn: TS. Lê Thị Anh
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông
• Đề tài: Nghiên Cứu Đánh Giá Hiệu Năng Hệ Thống Truyền Dẫn Hợp Tác NOMA Có Sử Dụng Chuyển Tiếp EH Với Sự Hỗ Trợ Của Các Phần Tử IRS
• Loại tài liệu: Đề án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN HỢP TÁC NOMA
• 1.1. Công nghệ NOMA
• 1.1.1. Khái niệm và phân loại
• 1.1.2. Mã hóa chồng chất (SC)
• 1.1.3. Khử nhiễu liên tiếp SIC
• 1.1.4. Cơ chế NOMA đặc trưng
• 1.1.5. Một số thách thức và hạn chế của kỹ thuật NOMA
• 1.2. Công nghệ EH
• 1.3. Bề mặt phản xạ thông minh (Intelligence Reflecting Surface-IRS)
• 1.3.1. Một số ứng dụng điển hình của IRS trong mạng không dây
• 1.3.2. Mô hình tín hiệu và cấu tạo của IRS
• 1.3.3. Ưu điểm và nhược điểm của IRS
• 1.4. Giao thức khuếch đại và chuyển tiếp AF
• 1.5. Lựa chọn nút chuyển tiếp
• 1.6. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN HỢP TÁC NOMA CÓ SỬ DỤNG CHUYỂN TIẾP EH VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CÁC PHẦN TỬ IRS
• 2.1. Phân tích mô hình hệ thống đề xuất
• 2.2. Mô hình hóa tín hiệu truyền dẫn
• 2.3. Hiệu quả sử dụng năng lượng của hệ thống
• 2.4. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT
• 3.1. Giới thiệu chung
• 3.2. Giới thiệu thuật toán Tối ưu bầy đàn (PSO)
• 3.3. Chương trình mô phỏng bằng ngôn ngữ lập trình Python
• 3.3.1. Tham số mô phỏng
• 3.3.2. Các kịch bản mô phỏng
• 3.4. Kết quả mô phỏng và thảo luận
• 3.4.1. Tính hội tụ và thời gian tính toán khi sử dụng PSO
• 3.4.2. Khảo sát hiệu quả của số lượng nút chuyển tiếp lên EE với cả 2 trường hợp có IRS và không có IRS
• 3.4.3. Ảnh hưởng của phương pháp lựa chọn nút chuyển tiếp, số lượng phần tử IRS đối với EE trung bình
• 3.4.4. Ảnh hưởng của hiệu quả EH và công suất phát tại BS tới EE
• 3.4.5. Ảnh hưởng của các khoảng cách truyền dẫn tới EE trung bình
• 3.5. Kết luận chương 3
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Truyền Dẫn Hợp Tác NOMA

Hệ thống truyền dẫn hợp tác NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) đang trở thành một trong những công nghệ tiên tiến trong mạng không dây. Công nghệ này cho phép nhiều người dùng chia sẻ cùng một kênh truyền mà không cần phân chia tần số hay thời gian. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất truyền dẫn và giảm thiểu độ trễ. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc đánh giá hiệu năng của hệ thống NOMA khi kết hợp với các công nghệ như chuyển tiếp năng lượng (EH) và bề mặt phản xạ thông minh (IRS).

1.1. Khái Niệm Về NOMA Và Các Ứng Dụng

NOMA là một kỹ thuật cho phép nhiều người dùng truy cập vào cùng một kênh truyền. Kỹ thuật này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như IoT, mạng di động và các ứng dụng thông minh. Việc sử dụng NOMA giúp cải thiện hiệu suất truyền dẫn và giảm thiểu chi phí năng lượng.

1.2. Lợi Ích Của Hệ Thống Truyền Dẫn Hợp Tác

Hệ thống truyền dẫn hợp tác NOMA mang lại nhiều lợi ích như tăng cường hiệu suất truyền dẫn, giảm độ trễ và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên tần số. Sự kết hợp với EH và IRS còn giúp nâng cao hiệu quả năng lượng, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của các ứng dụng không dây.

II. Thách Thức Trong Việc Triển Khai Hệ Thống NOMA

Mặc dù NOMA có nhiều lợi ích, nhưng việc triển khai hệ thống này cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như nhiễu đồng kênh, phức tạp trong giải mã tín hiệu và yêu cầu về công suất phát là những yếu tố cần được xem xét. Đặc biệt, việc ghép cặp người dùng và phân bổ công suất là những vấn đề quan trọng cần giải quyết để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống.

2.1. Nhiễu Đồng Kênh Và Giải Quyết

Nhiễu đồng kênh là một trong những thách thức lớn nhất trong hệ thống NOMA. Việc nhiều người dùng cùng chia sẻ tài nguyên có thể dẫn đến sự suy giảm hiệu suất. Cần có các phương pháp khử nhiễu hiệu quả để đảm bảo chất lượng truyền dẫn.

2.2. Phân Bổ Công Suất Hiệu Quả

Phân bổ công suất cho từng người dùng là một yếu tố quan trọng trong NOMA. Cần có các chiến lược phân bổ công suất thông minh để tối ưu hóa hiệu suất và đảm bảo rằng tất cả người dùng đều nhận được chất lượng dịch vụ tốt nhất.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Hiệu Năng Hệ Thống NOMA

Để đánh giá hiệu năng của hệ thống NOMA, nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình hóa tín hiệu và các thuật toán tối ưu như PSO (Particle Swarm Optimization). Việc mô phỏng sẽ được thực hiện trên các kịch bản khác nhau để phân tích hiệu quả của hệ thống trong các điều kiện khác nhau.

3.1. Mô Hình Hóa Tín Hiệu Truyền Dẫn

Mô hình hóa tín hiệu là bước quan trọng trong việc đánh giá hiệu năng của hệ thống NOMA. Các thông số như công suất phát, khoảng cách truyền dẫn và hiệu quả thu thập năng lượng sẽ được xem xét để đưa ra các kết quả chính xác.

3.2. Sử Dụng Thuật Toán PSO Trong Mô Phỏng

Thuật toán PSO sẽ được áp dụng để tối ưu hóa các tham số trong mô hình NOMA. Việc sử dụng PSO giúp tìm ra các giải pháp tối ưu cho việc phân bổ công suất và ghép cặp người dùng, từ đó nâng cao hiệu suất hệ thống.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Và Ứng Dụng Thực Tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc kết hợp NOMA với EH và IRS có thể cải thiện đáng kể hiệu suất truyền dẫn. Các mô phỏng cho thấy rằng hệ thống có thể đạt được hiệu quả năng lượng cao hơn và giảm thiểu độ trễ trong quá trình truyền dẫn. Những ứng dụng thực tiễn của mô hình này có thể được triển khai trong các lĩnh vực như thành phố thông minh và IoT.

4.1. Phân Tích Kết Quả Mô Phỏng

Kết quả mô phỏng cho thấy rằng hệ thống NOMA kết hợp với EH và IRS có thể đạt được hiệu suất năng lượng cao hơn so với các hệ thống truyền dẫn truyền thống. Điều này chứng tỏ rằng mô hình này có tiềm năng lớn trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ.

4.2. Ứng Dụng Trong Các Mạng Không Dây

Mô hình NOMA có thể được áp dụng trong nhiều loại mạng không dây, đặc biệt là trong các ứng dụng IoT với mật độ người dùng cao. Việc triển khai mô hình này có thể giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của các hệ thống thông tin không dây.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Nghiên cứu về hệ thống truyền dẫn hợp tác NOMA có sử dụng chuyển tiếp EH và IRS đã chỉ ra rằng đây là một giải pháp tiềm năng cho các mạng không dây trong tương lai. Việc tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu chi phí năng lượng là những mục tiêu quan trọng cần đạt được. Hướng phát triển tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện các thuật toán phân bổ công suất và tối ưu hóa mô hình hệ thống.

5.1. Tương Lai Của NOMA Trong Mạng 5G

NOMA sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển mạng 5G và B5G. Việc tối ưu hóa công nghệ này sẽ giúp đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về băng thông và kết nối không dây.

5.2. Nghiên Cứu Thêm Về IRS Và EH

Cần có thêm nhiều nghiên cứu về việc kết hợp IRS và EH trong các hệ thống NOMA. Việc này sẽ giúp nâng cao hiệu quả năng lượng và cải thiện chất lượng dịch vụ trong các mạng không dây.