Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự bùng nổ của các thiết bị di động thông minh, ứng dụng đa phương tiện và mạng lưới Internet kết nối vạn vật (IoT) đã dẫn đến sự gia tăng vượt bậc về lưu lượng truyền tải dữ liệu toàn cầu. Mặc dù công nghệ mạng 4G (LTE/LTE-A) đã mang lại những bước tiến đáng kể về tốc độ và dung lượng, các phân tích kỹ thuật cho thấy hệ thống 4G đứng trước nguy cơ quá tải nghiêm trọng từ sau năm 2020. Để đáp ứng nhu cầu trải nghiệm dịch vụ tốc độ cao mọi lúc mọi nơi, mạng thông tin di động thế hệ thứ năm (5G) được nghiên cứu và chuẩn hóa với các yêu cầu kỹ thuật khắt khe: hiệu suất phổ tăng từ 2 đến 10 lần, độ trễ cực thấp (khoảng 1 ms, bằng một phần năm mạng 4G), tốc độ dữ liệu đỉnh đạt 10 đến 20 Gbps và khả năng hỗ trợ mật độ kết nối dày đặc.

Trong các mạng di động truyền thống (2G, 3G, 4G), các kỹ thuật đa truy nhập trực giao (OMA - Orthogonal Multiple Access) như TDMA, CDMA, OFDMA cấp phát tài nguyên tần số/thời gian/mã riêng biệt cho từng người dùng, gây lãng phí tài nguyên phổ khi điều kiện kênh truyền không đồng đều. Kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao (NOMA - Non-Orthogonal Multiple Access) trong miền công suất nổi lên như một giải pháp trọng tâm cho mạng 5G nhờ khả năng phục vụ nhiều người dùng trên cùng một khối tài nguyên tần số/thời gian thông qua cơ chế phân bổ công suất khác nhau và giải mã triệt nhiễu liên tiếp (SIC). Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu Kỹ thuật đa truy cập phi trực giao cho mạng 5G" được tác giả Lê Văn Lĩnh thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS. Nguyễn Văn Cường tại Khoa Điện tử - Viễn thông nhằm phân tích kiến trúc 5G và đánh giá toàn diện hiệu năng của kỹ thuật NOMA.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đồ án bao gồm ba nội dung chính:

  1. Nghiên cứu tổng quan về kiến trúc mạng thông tin di động 5G, các yêu cầu kỹ thuật cốt lõi theo tiêu chuẩn IMT-2020 của ITU-R, các sơ đồ điều chế và các thách thức trong triển khai hệ thống.
  2. Khảo sát toàn diện nguyên lý hoạt động, mô hình toán học và các kịch bản ứng dụng của kỹ thuật NOMA (đường xuống, đường lên, ghép nối người dùng, tích hợp trong HetNets, Cognitive Radio, D2D).
  3. Đánh giá hiệu năng mạng NOMA đường xuống thông qua mô phỏng tỷ lệ lỗi bit (Bit Error Rate - BER), thông lượng/tốc độ dữ liệu, xác suất dừng (Outage Probability - OP) và các chiến lược phân bổ công suất trên phần mềm MATLAB.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là kiến trúc mạng 5G và kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao NOMA miền công suất, kết hợp giải thuật giải mã tách tín hiệu SIC. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình toán học giải tích và mô phỏng thực nghiệm trên máy tính đối với kênh truyền tạp âm Gauss trắng cộng (AWGN) và kênh mờ dần Rayleigh (Rayleigh fading) cho đường truyền vô tuyến 5G.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng nội dung dựa trên các tiêu chuẩn kỹ thuật quốc tế và khung lý thuyết viễn thông hiện đại:

  • Khung lý thuyết kiến trúc mạng 5G: Tiêu chuẩn IMT-2020 của Liên minh Viễn thông Quốc tế (ITU-R), kiến trúc mạng đầu cuối (E2E) theo đề xuất của Huawei, kiến trúc cắt mạng (Network Slicing) theo chuẩn 3GPP, mô hình mạng lõi ảo hóa vEPC / 5G Core với các chức năng mạng (AMF, SMF, UPF, PCF, AUSF, UDM, NEF, NSSF, AF), khung quản trị và điều phối ảo hóa chức năng mạng NFV MANO của Viện Tiêu chuẩn Viễn thông Châu Âu (ETSI), cùng mô hình kiến trúc 5G dựa trên NGMN Envision.
  • Khung lý thuyết đa truy nhập phi trực giao (NOMA): Nguyên lý ghép kênh trong miền công suất (Power-domain multiplexing), kỹ thuật truyền dẫn xếp chồng (Superposition Coding - SC) ở phía phát và kỹ thuật loại bỏ can nhiễu liên tiếp (Successive Interference Cancellation - SIC) ở phía thu; lý thuyết dung lượng kênh Shannon cho hệ thống đa người dùng.
  • Mô hình ghép nối người dùng (User Pairing): Sơ đồ ghép nối Gần - Xa (Near - Far: N-F) và sơ đồ ghép nối Gần - Gần / Xa - Xa (Near - Near, Far - Far: N-N, F-F).
  • Kỹ thuật điều chế số: Điều chế khóa dịch pha (BPSK, QPSK) và điều chế biên độ cầu phương (16QAM, 64QAM, 256QAM).

Phương pháp nghiên cứu được triển khai kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết giải tích và mô phỏng số:

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp toán học: Thiết lập hệ thống biểu thức toán học mô tả tín hiệu phát, tín hiệu thu, tỷ số tín hiệu trên nhiễu cộng tạp âm (SINR/SNR), thông lượng từng người dùng và dung lượng tổng (Sum Rate) của hệ thống NOMA so với hệ thống OMA (TDMA, OFDMA).
  • Phương pháp mô phỏng số trên MATLAB: Xây dựng thuật toán mô phỏng khảo sát tỷ lệ lỗi bit (BER), thông lượng và hiệu suất phổ trong môi trường kênh AWGN và kênh fading Rayleigh, áp dụng giải thuật phân bổ công suất cố định (Fixed Power Allocation - FPA) và phân bổ công suất công bằng (Fairness Power Allocation).
  • Nguồn dữ liệu: Bộ chỉ tiêu kỹ thuật viễn thông chuẩn hóa từ 3GPP, ITU-R, NGMN Envision và các công bố khoa học chuyên ngành viễn thông quốc tế.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan hệ thống thông tin di động 5G

Chương 1 hệ thống hóa toàn diện lộ trình phát triển và các thành phần cấu trúc cốt lõi của mạng 5G:

  • Kiến trúc mạng 5G E2E và Kiến trúc cắt mạng (Network Slicing): Phân tích mô hình E2E giải quyết nút cổ chai tại mạng lõi và mạng biên. Kiến trúc cắt mạng gồm 4 lớp: Lớp cơ sở hạ tầng (Infrastructure Layer - IL) tích hợp SDN/NFV và điện toán đám mây biên/lõi; Lớp chức năng mạng (Network Function Layer - NFL) quản lý bởi NSFM; Lớp kinh doanh (Business Layer) phục vụ 3 nhóm kịch bản chính là eMBB, mMTC, URLLC; Lớp điều phối và quản lý (Orchestration & Management) thông qua SDMNCM.
  • Chức năng mạng vEPC và khung NFV MANO: So sánh sự chuyển đổi từ mạng lõi 4G EPC sang 5G Core với các khối chức năng độc lập: AMF (quản lý truy cập và di động), SMF (quản lý phiên), UPF (mặt phẳng người dùng), PCF (kiểm soát chính sách), AUSF (máy chủ xác thực), UDM (quản lý dữ liệu hợp nhất), NEF (tiếp xúc mạng) và NSSF (lựa chọn lát cắt mạng). Khung NFV MANO của ETSI gồm cơ sở hạ tầng NFVI, các hàm ảo VNF, hệ thống OSS/BSS, bộ quản lý VIM (triển khai qua OpenStack), VNFM và NFVO.
  • Kiến trúc NGMN Envision: Mô hình phân tách phần cứng và phần mềm gồm 3 tầng: Lớp tài nguyên hạ tầng, Tầng hỗ trợ kinh doanh và Lớp ứng dụng doanh nghiệp.
  • Yêu cầu kỹ thuật theo IMT-2020 (ITU-R): Xác định 8 tham số định lượng cơ bản của hệ thống 5G, bao gồm tốc độ dữ liệu đỉnh 20 Gbps (đường xuống) và 10 Gbps (đường lên), băng tần hoạt động mở rộng từ 24,25 GHz đến 86 GHz.
  • Bảo mật, hiệu suất năng lượng và kỹ thuật điều chế: Trình bày 6 miền an ninh mạng 5G; bài toán tối ưu hiệu quả năng lượng (EE) nhằm giảm chi phí vận hành (OPEX); phân tích các sơ đồ điều chế số BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM, 256QAM và 5 nhóm thách thức kỹ thuật khi phát triển 5G.

Chương 2: Tổng quan về kỹ thuật NOMA trong 5G

Chương 2 trình bày cơ sở toán học và nguyên lý truyền nhận tín hiệu của NOMA miền công suất:

  • Nguyên lý hoạt động và kỹ thuật truyền dẫn xếp chồng: Trạm gốc (BS) ghép chung nhiều tín hiệu người dùng trên cùng tần số/thời gian bằng cách cấp phát công suất khác nhau dựa trên độ lợi kênh. Tín hiệu tổng phát đi có dạng: $$x = \sum_{k=1}^K \sqrt{\alpha_k P_T} x_k(t)$$ với $\alpha_k$ là hệ số phân bổ công suất và $P_T$ là tổng công suất phát.
  • Cơ chế NOMA đường xuống (Downlink) và đường lên (Uplink):
    • Đường xuống: Người dùng ở xa (điều kiện kênh kém) được cấp công suất cao nhất ($\alpha_1 > \alpha_2 > \dots > \alpha_K$), giải mã trực tiếp tín hiệu bản thân và coi các tín hiệu khác là nhiễu. Người dùng ở gần trạm gốc (kênh tốt) nhận công suất thấp hơn, áp dụng thuật toán SIC để giải mã và trừ dần tín hiệu của các người dùng xa hơn trước khi khôi phục tín hiệu mong muốn.
    • Đường lên: Các thiết bị người dùng (UE) phát tín hiệu độc lập; trạm gốc BS thu tín hiệu tổng và thực hiện giải thuật SIC tuần tự từ người dùng có mức tín hiệu mạnh nhất đến yếu nhất.
  • Ưu điểm của NOMA so với OMA: Nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần do không cấp phát độc quyền băng thông; hỗ trợ mật độ kết nối lớn; giảm độ trễ và chi phí báo hiệu truyền dẫn do loại bỏ thủ tục lập lịch đường lên phức tạp.
  • Tích hợp NOMA trong các công nghệ tiên tiến: Đánh giá khả năng tương thích của NOMA trong mạng không đồng nhất HetNets (kết hợp Macro-BS và Small cells, Massive MIMO), mạng vô tuyến nhận thức Cognitive Radio (mô hình đan xen - Interweave, lớp phủ - Overlay, lớp nền - Underlay), truyền thông thiết bị - thiết bị D2D (mô hình "Nhóm D2D"), truyền thông máy mMTC/M2M, truyền thông ánh sáng nhìn thấy (VLC) và mạng vệ tinh mặt đất.
  • Chiến lược ghép nối người dùng (User Pairing): Xây dựng mô hình toán học giải tích so sánh hai phương pháp ghép cặp cho 4 người dùng: Ghép nối Gần - Xa (N-F) và Ghép nối Gần - Gần, Xa - Xa (N-N, F-F). Kết quả chứng minh ghép nối N-F khai thác tối đa độ lệch kênh, mang lại dung lượng tổng vượt trội so với N-N/F-F và TDMA truyền thống.

Chương 3: Đánh giá tỷ lệ lỗi Bit và phân bổ công suất trong kỹ thuật đa truy cập phi trực giao

Chương 3 tập trung vào phân tích định lượng giải thuật SIC và mô phỏng thực nghiệm:

  • Giải thuật loại bỏ can nhiễu liên tiếp (SIC): Khảo sát quá trình tách tín hiệu, ảnh hưởng của lỗi tách sóng và độ phức tạp tính toán tại bộ thu.
  • Mô hình mô phỏng BER trong kênh AWGN: Thiết lập các giả định mô phỏng, phương trình biểu diễn tín hiệu và đo lường tỷ lệ lỗi bit của các người dùng NOMA trên kênh tạp âm Gauss trắng cộng.
  • Mô hình mô phỏng BER trong kênh mờ dần Rayleigh: Thiết lập mô hình suy hao kênh fading đa đường ngẫu nhiên, đánh giá độ nhạy của BER theo mức công suất và bậc điều chế.
  • Phân bổ công suất trong NOMA: Phân tích hiệu năng BER dưới cơ chế Phân bổ công suất cố định (FPA) và so sánh định lượng giữa chiến lược phân bổ công suất cố định với phân bổ công suất công bằng (Fairness Power Allocation).
  • Đánh giá hiệu năng NOMA và OFDMA: Khảo sát thông lượng đường xuống trong trường hợp kênh đối xứng và kênh bất đối xứng; so sánh hiệu suất năng lượng (EE) và hiệu suất phổ (SE) giữa NOMA và OFDMA.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Đồ án đã tổng hợp và chứng minh bằng số liệu cụ thể các chỉ tiêu kỹ thuật của hệ thống 5G so với thế hệ 4G tiền nhiệm, đồng thời lượng hóa ưu thế của NOMA:

Thông số kỹ thuật / Tiêu chí Mạng 4G (LTE/LTE-A) Mạng 5G (IMT-2020 / NOMA)
Tốc độ dữ liệu đỉnh đường xuống (Peak DL) 1 Gbps 20 Gbps
Tốc độ dữ liệu đỉnh đường lên (Peak UL) 0,5 Gbps 10 Gbps
Tốc độ trải nghiệm người dùng (Đô thị - DL/UL) 10 Mbps / 5 Mbps 100 Mbps / 50 Mbps
Độ trễ mặt phẳng người dùng (User Plane Latency) Khoảng 5 ms 1 ms (URLLC) / 4 ms (eMBB)
Độ trễ mặt phẳng điều khiển (Control Plane) $\ge 50$ ms 20 ms
Mật độ kết nối thiết bị $10^5$ thiết bị/$km^2$ $10^6$ thiết bị/$km^2$ (tăng 10 lần)
Tính di động tối đa hỗ trợ 350 km/h 500 km/h
Hiệu suất năng lượng (EE) Chuẩn cơ sở Kỳ vọng tăng gấp 100 lần
Hiệu suất phổ tần (SE) Chuẩn cơ sở Gấp 3 đến 5 lần (30 b/s/Hz DL, 15 b/s/Hz UL)
Dung lượng lưu lượng khu vực 0,1 $Mb/s/m^2$ 10 $Mb/s/m^2$
Dải tần số công tác mới Băng tần hẹp ($< 3$ GHz) 24,25 GHz đến 86 GHz

Về mặt hiệu năng truy cập vô tuyến, các kết quả phân tích và mô phỏng chỉ ra:

  • Độ trễ truyền dẫn: Trong kịch bản phục vụ $N = 3$ người dùng, OMA (TDMA) yêu cầu 3 khe thời gian riêng biệt (mỗi khe 1 ms, tổng cộng mất 3 ms) để hoàn thành truyền dữ liệu. Ngược lại, NOMA truyền đồng thời cả 3 người dùng trong cùng một khối tài nguyên, hoàn thành quá trình truyền chỉ trong 1 khe thời gian (1 ms), giảm 3 lần trễ truyền dẫn.
  • Dung lượng kênh và SNR: Ở vùng SNR thấp, OMA đạt hiệu năng nhỉnh hơn NOMA do OMA không chịu can nhiễu giữa các người dùng. Tuy nhiên, ở vùng SNR trung bình và cao, NOMA vượt trội hoàn toàn về dung lượng kênh và thông lượng tổng so với OMA.
  • Hiệu quả ghép cặp: Chiến lược ghép nối Gần - Xa (N-F) mang lại dung lượng tổng mạng cao hơn rõ rệt so với sơ đồ ghép nối Gần - Gần / Xa - Xa (N-N, F-F), khẳng định NOMA phát huy tối đa hiệu quả khi độ chênh lệch kênh giữa các người dùng ghép cặp càng lớn.

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

  • Ứng dụng kỹ thuật ghép cặp người dùng Gần - Xa (N-F) kết hợp với các giải thuật phân bổ công suất công bằng/thích nghi nhằm tối ưu hóa thông lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) cho các người dùng ở biên ô.
  • Đẩy mạnh tích hợp NOMA vào mạng không đồng nhất HetNets, mô hình "Nhóm D2D" và mạng vô tuyến nhận thức Cognitive Radio (CR) để tối ưu hóa việc tái sử dụng phổ tần số và giảm tải cho mạng lõi.

Đóng góp của đề tài

  • Hệ thống hóa chi tiết cấu trúc mạng 5G E2E, kiến trúc cắt mạng 3GPP, các chức năng mạng vEPC và khung chuẩn ETSI NFV MANO.
  • Xây dựng mô hình toán học giải tích hoàn chỉnh về tỷ số SINR, thông lượng và dung lượng cho các kịch bản NOMA đường xuống và đường lên.
  • Thiết lập các kịch bản mô phỏng kiểm chứng trên MATLAB về BER, hiệu suất phổ và hiệu suất năng lượng trên các kênh AWGN và fading Rayleigh, cung cấp luận cứ định lượng về tính ưu việt của NOMA so với OMA.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  • Các kịch bản mô phỏng tỷ lệ lỗi bit và thông lượng chủ yếu được thực hiện trong môi trường kênh truyền mô phỏng (AWGN và fading Rayleigh) với cấu hình số lượng người dùng giới hạn ($N=2, 3, 4$), chưa xét đầy đủ ảnh hưởng của can nhiễu đa ô (Inter-cell interference) trong môi trường mạng thực tế phức tạp.
  • Mô hình tách sóng SIC trong tính toán toán học được giả định ở trạng thái hoàn hảo (Perfect SIC), chưa phân tích sâu tác động của hiện tượng lan truyền lỗi giải mã (Error propagation) khi SIC thực hiện không hoàn hảo.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Tiếp tục nghiên cứu chiến lược phân bổ tài nguyên và điều khiển công suất tối ưu cho NOMA trong mạng đa tế bào không đồng nhất HetNets nhằm giải quyết triệt để can nhiễu liên ô và suy giảm chất lượng tại biên ô.
  • Mở rộng nghiên cứu NOMA kết hợp với mạng vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio) trên cả hai mô hình đan xen (Interweave) và lớp phủ (Overlay) thay vì chỉ dừng lại ở mô hình lớp nền (Underlay).
  • Nghiên cứu các chiến lược quản lý nhiễu thông minh cho mô hình "Nhóm D2D" dựa trên NOMA và ứng dụng NOMA trong các hệ thống truyền thông quang không dây / ánh sáng nhìn thấy (VLC), mạng vệ tinh mặt đất và mạng truy cập ngẫu nhiên ALOHA.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho các đối tượng và mục đích học thuật:

  • Sinh viên, học viên và nghiên cứu sinh ngành Điện tử - Viễn thông, Kỹ thuật Mạng và Truyền thông: Nắm bắt nhanh kiến trúc mạng lõi 5G (vEPC, Network Slicing, NFV MANO) và nguyên lý kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao NOMA.
  • Kỹ sư và nhà nghiên cứu công nghệ không dây: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình toán học giải tích xác định SNR, thông lượng người dùng và dung lượng tổng của hệ thống NOMA đường xuống và đường lên.
  • Người thực hiện đề tài mô phỏng viễn thông: Kế thừa các phương pháp thiết lập mô phỏng MATLAB đánh giá tỷ lệ lỗi bit (BER) trong kênh AWGN và fading Rayleigh, cũng như các kịch bản so sánh định lượng giữa NOMA và OFDMA/TDMA.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao trong NOMA đường xuống, người dùng ở xa trạm gốc lại được phân bổ công suất phát lớn hơn người dùng ở gần?

Trong NOMA đường xuống, trạm gốc truyền đồng thời tín hiệu chồng lấn của tất cả người dùng trên cùng một kênh tần số. Do người dùng ở xa có điều kiện kênh truyền kém và chịu suy hao lớn, việc cấp phát hệ số công suất cao nhất ($\alpha_1 > \alpha_2 > \dots > \alpha_K$) giúp tín hiệu của người dùng xa chiếm ưu thế vượt trội trong tín hiệu thu. Khi đó, người dùng xa có thể giải mã trực tiếp tín hiệu của mình mà không cần thực hiện SIC, coi các tín hiệu của người dùng khác là nhiễu. Ngược lại, người dùng ở gần có kênh truyền tốt sẽ sử dụng thuật toán SIC để tách và loại bỏ tín hiệu của người dùng xa trước khi giải mã tín hiệu công suất thấp của chính mình.

2. Thuật toán loại bỏ can nhiễu liên tiếp (SIC) hoạt động như thế nào tại thiết bị người dùng (UE) trong NOMA đường xuống?

Tại đầu thu của UE, tín hiệu nhận được chứa tổng hợp thông tin của mọi người dùng. Bộ thu SIC sẽ tiến hành giải mã tín hiệu có mức công suất mạnh nhất trước tiên (tín hiệu của người dùng xa nhất), sau đó lấy tín hiệu gốc trừ đi thành phần tín hiệu vừa giải mã được. Quá trình giải mã và trừ nhiễu này được lặp lại tuần tự cho các tín hiệu có mức công suất giảm dần cho đến khi bộ thu tách được chính xác tín hiệu của chính thiết bị đó.

3. Chiến lược ghép nối người dùng Gần - Xa (Near - Far) mang lại lợi thế gì so với ghép nối Gần - Gần, Xa - Xa?

Chiến lược ghép nối Gần - Xa (N-F) nhóm người dùng có độ lợi kênh tốt nhất với người dùng có độ lợi kênh kém nhất vào cùng một khối tài nguyên. Nhờ sự chênh lệch lớn về chất lượng kênh và công suất phân bổ, quá trình tách sóng bằng SIC tại người dùng gần diễn ra chính xác hơn, giảm thiểu can nhiễu đa người dùng và tối đa hóa dung lượng tổng (Sum Rate) của hệ thống. Ngược lại, chiến lược Gần - Gần / Xa - Xa (N-N, F-F) có sự khác biệt điều kiện kênh nhỏ, làm giảm hiệu quả của SIC và chỉ đạt mức tăng dung lượng không đáng kể so với TDMA.

4. Theo tiêu chuẩn IMT-2020 của ITU-R trình bày trong đồ án, hệ thống 5G đặt ra những yêu cầu cốt lõi nào về tốc độ, độ trễ và mật độ kết nối?

Tiêu chuẩn IMT-2020 đặt ra bộ chỉ tiêu kỹ thuật bắt buộc cho 5G bao gồm: tốc độ dữ liệu đỉnh đạt 20 Gbps (đường xuống) và 10 Gbps (đường lên); tốc độ trải nghiệm người dùng trong môi trường đô thị đạt 100 Mbps (đường xuống) và 50 Mbps (đường lên); độ trễ mặt phẳng người dùng tối thiểu là 1 ms đối với ứng dụng truyền thông siêu tin cậy độ trễ thấp (URLLC) và 4 ms đối với ứng dụng băng thông rộng nâng cao (eMBB); độ trễ mặt phẳng điều khiển là 20 ms; và mật độ kết nối tối thiểu đạt $10^6$ thiết bị/$km^2$ (cao gấp 10 lần mạng 4G).

5. Vì sao ở vùng tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) thấp, kỹ thuật OMA lại có hiệu năng dung lượng nhỉnh hơn NOMA?

Ở vùng SNR thấp, mức công suất tín hiệu thu được tương đương hoặc nhỏ hơn công suất tạp âm nền. Trong hệ thống NOMA, việc truyền đồng thời nhiều người dùng trên cùng một tài nguyên tần số gây ra can nhiễu nội bộ giữa các tín hiệu chồng lấn; khi mức nhiễu nền lớn, can nhiễu này làm suy giảm chất lượng giải mã SIC. Trong khi đó, hệ thống OMA phân bổ tài nguyên trực giao độc quyền nên các người dùng hoàn toàn không phải chịu can nhiễu đồng kênh từ người dùng khác, dẫn đến hiệu năng dung lượng của OMA ở vùng SNR thấp tốt hơn một chút.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu Kỹ thuật đa truy cập phi trực giao cho mạng 5G" của sinh viên Lê Văn Lĩnh đã hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về kiến trúc mạng 5G, các chuẩn mạng lõi ảo hóa vEPC, NFV MANO và 8 chỉ tiêu kỹ thuật theo chuẩn IMT-2020. Nghiên cứu đã làm rõ nguyên lý hoạt động, mô hình toán học giải tích và các sơ đồ ghép cặp người dùng của kỹ thuật NOMA miền công suất trên đường truyền lên và đường truyền xuống. Thông qua các kết quả phân tích và mô phỏng trên MATLAB trong môi trường kênh AWGN và kênh mờ dần Rayleigh, tác giả đã chứng minh NOMA vượt trội so với các kỹ thuật OMA truyền thống về hiệu quả sử dụng phổ tần, dung lượng hệ thống và khả năng giảm độ trễ truyền dẫn, khẳng định vai trò then chốt của NOMA trong các hệ thống thông tin di động tương lai.