LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết trình bày luận án cơng trình nghiên cứu hướng dẫn cán hướng dẫn Các số liệu, kết trình bày luận án hồn tồn trung thực chưa cơng bố cơng trình trước Các kết sử dụng tham khảo trích dẫn đầy đủ theo quy định Hà Nội, Ngày 25 tháng 10 năm 2021 Tác giả Lê Thanh Tuyền LỜI NĨI ĐẦU Cơng nghệ ln phát triển ngày, cách mạng công nghiệp lần thứ cho thấy điều Trong cách mạng này, giao tiếp thiết bị với thiết bị sử dụng nhiều ăng ten thu phát (Multi Input Multi Output - MIMO) đóng vai trị khơng thể thiếu việc tận dụng tài nguyên có hạn Bên cạnh đó, công nghệ đa truy nhập không trực giao (Non Orthogonal Multi Access - NOMA) giúp cải thiện vấn đề tận dụng tài nguyên Vậy nên việc áp dụng kết hợp hai công nghệ MIMO NOMA làm cải thiện hệ thống, tăng tốc độ truyền có ý nghĩa lớn việc truyền liệu hệ mạng thông tin di động - yếu tố đóng vai trị cốt lõi dẫn đến thành cơng cách mạng công nghiệp Do vậy, luận văn này, em đề xuất phương pháp ứng dụng kết hợp công nghệ MIMO NOMA nhằm tăng hiệu suất hệ thống, tốc độ truyền liệu Em xin chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Tiến Hòa định hình đề tài có góp ý q báu hướng nghiên cứu nội dung luận văn cung cấp mẫu LaTex phục vụ hoàn thành luận văn Sẽ khơng có luận văn khơng có hướng dẫn hỗ trợ tận tình thầy Cuối cùng, xin cảm ơn gia đình tình u, khích lệ, giúp đỡ khơng giới hạn quãng thời gian học suốt đời Hà Nội, Ngày 25 tháng 10 năm 2021 Lê Thanh Tuyền TÓM TẮT LUẬN ÁN Để tăng cường hiệu sử dụng phổ đa truy nhập không trực giao (NOMA) hệ thống giao tiếp nhiều ăng ten (MIMO), đề xuất thuật toán xếp ghép cặp người dùng, đồng thời ghép cặp người dùng chọn với người dùng thích hợp cho việc truyền liệu Thông qua việc chọn cách độc lập người dùng thứ thứ hai cặp, thuật toán đề xuất đảm bảo hai người dùng cặp đóng góp để đạt tốc độ liệu hệ thống tốt Các ma trận tiền mã hóa xây dựng nhằm mục đích giảm nhiễu người dùng Kết mô cho thấy thuật toán đề xuất mạng lại hiệu hệ thống tiêu chí tổng thơng lượng truyền dẫn cao hơn, xác suất rớt mạng thấp so với thuật tốn ghép đơi người dùng truyền thống Abstract To enhance the spectral efficiency of non-orthogonal multiple access (NOMA) in multiple input multiple output (MIMO) systems, we propose a user pairing and pair scheduling proposed method, which can, simultaneously, pair the selected users and schedule suitable user pairs for data transmission Through dividually selecting the first user and the second user for each user pair, the proposed algorithm can make sure that both the two users in each user pair can make the greatest contribution to the system sum rate To suppress the interpair interference, we design an interference cancellation precoding matrix, which firstly breaks through the constraint between antenna numbers of base station (BS) and users Theoretical analyses and computer simulations show that, the proposed algorithm has excellent sum rate and outage performance compared with traditional user pairing algorithms Mục lục MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH VẼ iii v DANH MỤC BẢNG vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC Chương GIỚI THIỆU LUẬN VĂN viii 1.1 Xu hướng phát triển thông tin vô tuyến 1.2 Tính cấp thiết luận văn 1.3 Tình hình nghiên cứu nước nước 1.4 Hệ thống MIMO-NOMA 11 1.5 Đóng góp luận văn 13 1.6 Bố cục luận văn 14 1.7 Kết luận chương 15 Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 16 2.1 Lý thuyết xác suất 16 2.1.1 Phân bố Gaussian phức 16 2.1.2 Luật số lớn 17 2.1.3 Tính hội tụ biến ngẫu nhiên 17 2.1.4 Lý thuyết tổng quan tối ưu 20 i 2.1.5 Lý thuyết ma trận ngẫu nhiên (Random Matrix Theory) 22 2.1.6 Giới thiệu thuật toán SVD - Singular Value Decomposition 23 2.1.7 Giới thiệu ứng dụng véc tơ không gian rỗng - Null Space 24 2.2 Giới thiệu kỹ thuật truyền dẫn MIMO sử dụng cực nhiều ăng-ten (Massive MIMO) khái niệm Beamforming 25 2.2.1 Giới thiệu kỹ thuật truyền dẫn MIMO sử dụng cực nhiều ăng-ten 25 2.2.2 Khái niệm beamforming 27 2.3 Mơ hình hệ thống NOMA 29 2.4 Kết luận chương 32 Chương MƠ HÌNH HỆ THỐNG VÀ ĐỀ CẬP VẤN ĐỀ 33 3.1 Xử lý tín hiệu hệ thống MIMO-NOMA 33 3.2 Vấn đề tối ưu dung lượng hệ thống MIMO-NOMA 39 3.3 Giải pháp lựa chọn nhóm người dùng thứ 40 3.4 Đề xuất xây dựng ma trận tiền mã hóa véc tơ kết hợp 41 3.5 Giải pháp lựa chọn người dùng hai 44 3.6 Kết luận chương 46 Chương KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN 47 4.1 Phân tích hiệu suất 47 4.2 Kết mô 49 4.3 Kết luận chương 55 ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt OFDM Orthogonal Frequency Duplexing Ghép kênh phân chia Modulation theo tần số trực giao GSM Global System for Hệ thống thông tin di động LTE Long Term Evolution Tiến hóa dài hạn Mobile communication hệ thứ WCDMA Wideband Code Division Đa truy cập phân mã Multiple Access băng rộng CSI Channel State Information Thông tin kênh SNR Signal-to-Noise Ratio Tỷ lệ tín hiệu tạp âm OMA Orthogonal Multiple Access Đa truy nhập trực giao MIMO Multiple Input Multiple Output Kết nối sử dụng nhiều ăng ten ICC Interference Cancellation ma trận kết hợp khử nhiễu Combining (ICC) BS Base Station Trạm gốc SVD Singular Value Decompisition Thuật toán phân tách giá trị số D2D Device to Device giao tiếp thiết SINR Signal to Interference Tỷ lệ cơng suất tín hiệu plus Noise Ratio công suất nhiễu công suất tạp âm bị với thiết bị iii FU Far User Người dùng xa TU Terminal User Người dùng cuối SIC Successive Interference Kỹ thuật triệt nhiễu Cancellation liên tục QoS Quality of Service Chất lượng dịch vụ CU Cellular User Người dùng di động DU Device User Người dùng thiết bị iv Danh sách hình vẽ 1.1 Mật độ thuê bao số khu vực giới theo tỷ lệ dân số (Nguồn – Ericsson Mobility Report) 1.2 Thống kê số lượng thiết bị theo khu vực (Nguồn – Ericsson Mobility Report) 1.3 Dự báo thiết bị đầu cuối đến 2025 1.4 Dự báo thiết bị đầu cuối đến 2025 – Tách riêng điện thoại thông minh3 1.5 Dung lượng sử dụng hàng tháng thuê bao 1.6 Dự báo tăng trưởng số lượng thiết bị có kết nối từ năm 2015 dự đoán đến năm 2025 (nguồn từ IHS Statista 2019) 1.7 Tăng trưởng thiết bị di động toàn cầu từ 2017, dự đoán đến 2022 (nguồn: Cisco VNI Mobile, 2019) 1.8 Tăng trưởng lượng liệu trao đổi hàng tháng thiết bị di động từ 2017, dự đoán đến 2022 (nguồn: Cisco VNI Mobile, 2019) 2.1 SVD cho ma trận A khi: m > n (hình trên) m < n (hình dưới) Σ ma trận đường chéo với phần tử giảm dần khơng âm Màu đỏ đậm thể giá trị cao Các ô màu trắng ma trận thể giá trị 24 2.2 Mơ hình đường lên hệ thống Massive MIMO với nhiều người dùng kết nối với trạm BTS 27 2.3 Mơ hình kỹ thuật beamforming 28 2.4 So sánh tốc độ bit hệ thông NOMA OMA 31 3.1 Mơ hình hệ thống 35 v 3.2 Mơ hình chia cặp 40 4.1 So sánh tốc độ bít phương pháp ghép cặp đề xuất với phương pháp ghép cặp ngẫu nhiên 50 4.2 So sánh tốc độ bít nhóm người thứ hai giá trị SNR tăng hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên, hệ thống sử dụng OMA hệ thống MIMO-NOMA truyền thống 51 4.3 So sánh tốc độ bít số lượng người dùng tăng hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên hệ thống sử dụng OMA 52 4.4 Xác suất rớt mạng nhóm người dùng thứ hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên 53 4.5 Xác suất rớt mạng nhóm người dùng thứ hai hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên hệ thống MIMO-NOMA truyền thống 54 vi ROM A N = H E{log2 + Pi |w1,i H1,i pi |2 } i=1 + N E{log2 1+ i=1 H H p |2 Pi |w2,i 2,i i H w2,i (4.2) } Với việc cấp phát hệ số cống suất α1,i α2,i hợp lý, chắn RN OM A ≥ ROM A Trong luận văn này, ta quan tâm đến chất lượng dịch vụ người dùng phải lớn mức ngưỡng để đảm bảo độ tính cho giao tiếp Do đó, ta có ràng buộc với SINR sau: s s SIN R2,i ≥ θ2,i s s θ2,i = 2Rthr,i −1 với (4.3) Từ cơng thức (SINR người sau), ta biểu diễn hệ số cấp phát công suất sau: ≥ α2,i ≥ s θ2,i H w2,i H H p |2 + Pi |w2,i 2,i i H H p |2 ) (1 + θ2,i Pi |w2,i 2,i i (4.4) Và xác suất ngắt kết nối người dùng thứ cặp i biểu diễn sau: s s Po2,i =P(SIN R2,i ≤ θ2,i ) =P α2,i ≤ s θ2,i H w2,i H H p |2 + Pi |w2,i 2,i i (4.5) H H p |2 ) (1 + θ2,i Pi |w2,i 2,i i Khác với người dùng thứ hai, người dùng thứ muốn giải mã tín hiệu trước tiên phải giải mã thành cơng tín hiệu người dùng thứ hai Do đó, xác suất ngắt kết nối người biểu diễn sau: f f Po1,i =P(SIN R2,i ≤ θ2,i ) =P α2,i ≤ f θ2,i H w2,i H H p |2 + Pi |w1,i 1,i i f H H p |2 ) (1 + θ2,i Pi |w1,i 1,i i 48 (4.6) Bảng 4.1: Thông số mơ Bán kính trạm phát Operating Frequency 20 [m] 1.9 [GHz] Maximum transmit power of cellular user 23 [dBm] Noise power -96 [dBm] Ngưỡng tốc độ bit người 1 [b/s/Hz] Ngưỡng tốc độ bit người 0.5 [b/s/Hz] f f f Với θ2,i = 2Rthr,i −1 , Rthr,i biểu diễn tổng tốc độ truyền tải giới hạn cho người dùng thứ cặp thứ i Chúng ta bỏ qua trường hợp người dùng thứ giải mã tín hiệu sau giải mã tín hiệu người thứ hai thành cơng theo cơng thức (3.24) trường hợp biểu diễn hiệu suất thuật toán ghép cặp cho người dùng, khơng tạo ảnh hưởng lên ứng dụng NOMA hệ thống MIMO 4.2 Kết mô Trong mô đưa so sánh tốc độ truyền tải hệ thống xác suất ngắt kết nối trường hợp SNR tăng dần, so sánh thực cách ghép cặp đề xuất cách ghép cặp ngẫu nhiêu, vài so sánh cịn đưa thơng số hệ thống MIMO-NOMA truyền thống OMA 49 400 350 Đề xuất MIMO-NOMA n,1 Đề xuất MIMO-NOMA n,1 RD MIMO-NOMA RD MIMO-NOMA 300 n,1 n,1 =0.4 =0.25 =0.4 =0.25 OMA 250 200 150 100 50 10 15 20 25 30 35 40 45 50 SNR Hình 4.1: So sánh tốc độ bít phương pháp ghép cặp đề xuất với phương pháp ghép cặp ngẫu nhiên Hình (4.1) biểu diễn tổng tốc độ truyền tải cho cặp người dùng mà hệ thống đạt giá trị SNR tăng, thấy rõ ràng giá trị SNR tăng tổng tốc độ truyền tải tăng theo, nhiên hệ thống ghép cặp ngẫu nhiên (RD MIMO-NOMA) không cho tốc độ truyền tải tốt hệ thống với phương pháp ghép cặp đề xuất (Proposed MIMO-NOMA), Đối với trường hợp αn,1 = 0.4 (giá trị thiết lập cho tất cặp), tốc độ truyền tải hệ thống tăng từ 25 b/s/Hz đến 370 b/s/Hz SNR tăng từ đến 50 ghép cặp ngẫu nhiên cho từ b/s/Hz đến 45 b/s/Hz Và αn,1 giảm tổng tốc độ truyền tải mà hệ thống đạt giảm theo nguyên tắc NOMA [3] [34] Ngoài so sánh với OMA, rõ ràng người dùng OMA sử dụng kênh tần số, với hệ thống NOMA tất cặp sử dụng chung tần số, điều giúp cho tốc độ truyền tải 50 cao không vượt qua phương pháp ghép cặp đề xuất tổng tốc độ truyền tải tăng từ 20 b/s/Hz-240 b/s/Hz 102 Đề xuất MIMO-NOMA n,1 Đề xuất MIMO-NOMA n,1 OMA RD MIMO-NOMA 101 RD MIMO-NOMA n,1 n,1 =0.4 =0.25 =0.4 =0.25 MIMO-NOMA truyền thống 10 10-1 10-2 10-3 10-4 10 15 20 25 30 35 40 45 50 SNR Hình 4.2: So sánh tốc độ bít nhóm người thứ hai giá trị SNR tăng hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên, hệ thống sử dụng OMA hệ thống MIMO-NOMA truyền thống Hình (4.2) cho thấy tốc độ truyền tải nhóm người thứ hai, giá trị SNR tăng Đối với hệ thống MIMO-NOMA thông thường mà người dùng có ăng ten thu, thường bỏ qua chất lượng nhóm người dùng Ta thấy dù giá trị SNR tăng lên đến 50, tổng tốc độ truyền tải hệ thống với nhóm người dùng khơng thể vượt qua 0.01 b/s/Hz Trái lại hoàn toàn, với hệ thống MIMO-NOMA nhiều ăn ten thu người dùng sử dụng véc tơ kết hợp ma trận tiền mã hóa hợp lý, hệ thống cho độ hiệu vượt trội Tương tự hình (4.1) phương pháp ghép cặp đề xuất cho hiệu tốt so với ghép cặp ngẫu nhiên 51 OMA tổng tốc độ truyền tải nhóm tăng từ 0.03 b/s/Hz đến 40 b/s/Hz so sánh với 0.007 b/s/Hz đến b/s/Hz với ghép cặp ngẫu nhiên trường hợp αn,1 = 0.4 350 Đề xuấ t MIMO-NOMA n,1 =0.4 Đề xuấ t MIMO-NOMA n,1=0.25 OMA RD MIMO-NOMA n,1=0.4 300 RD MIMO-NOMA n,1=0.25 250 200 150 100 50 10 15 20 25 30 35 40 Hình 4.3: So sánh tốc độ bít số lượng người dùng tăng hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên hệ thống sử dụng OMA Hình (4.3) rõ phương pháp ghép cặp đề xuất cho độ hiệu tăng số lượng người dùng hệ thống Đối với phương pháp đề xuất MIMO-NOMA tổng tốc độ truyền tải tăng từ 120 b/s/Hz lên đến 340 b/s/Hz số lượng dùng tăng từ cặp lên 40 cặp với trường hợp αn,1 = 0.4 Cũng tương tự tăng SNR, hệ thống không sử dụng phương pháp ghép cặp đề xuất cho tốc độ truyền tải đạt từ b/s/Hz đến 90 b/s/Hz số cặp tăng tương ứng hệ thống OMA dù cấp nhiều tần số vượt qua độ hiệu hệ thống ghép cặp đề xuất tăng từ 75 b/s/Hz đến 250 b/s/Hz 52 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 Đề xuất MIMO-NOMA 0.2 Đề xuất MIMO-NOMA RD MIMO-NOMA 0.1 RD MIMO-NOMA n,1 n,1 n,1 n,1 =0.4 =0.25 =0.4 =0.25 10 15 20 25 30 35 40 45 50 SNR Hình 4.4: Xác suất rớt mạng nhóm người dùng thứ hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên Đối với tính toán xác suất ngắt kết nối cho hệ thống, việc so sánh thực phương pháp ghép cặp đề xuất phương pháp ghép cặp ngẫu nhiên OMA, số lượng kênh tần lớn khiến việc so sánh trở nên không công Với hệ thống MIMO-NOMA đề xuất kể SNR 5, có 20% người dùng nhóm thứ hoạt động RD MIMO-NOMA không cho người dùng hoạt động, SNR tăng lên 15 hệ thống bắt đầu cho người dùng hoạt động số lượng ít, đạt 5% Trong số lượng người dùng kết nối giảm mạnh SNR tăng với Proposed MIMONOMA, cho phép toàn người dùng nhóm hoạt động hệ thống cung cấp SN R = 40 với αn,1 = 0.4 hệ thống RD MIMO-NOMA cịn đến 30% người dùng khơng thể kết nối SNR đạt 50 dB 53 Đề xuấ t MIMO-NOMA n,1 =0.4 Đề xuấ t MIMO-NOMA n,1 =0.25 0.9 RD MIMO-NOMA 0.8 RD MIMO-NOMA n,1 n,1 =0.4 =0.25 MIMO-NOMA truyề n thố ng 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 10 15 20 25 30 35 40 45 50 SNR Hình 4.5: Xác suất rớt mạng nhóm người dùng thứ hai hệ thống sử dụng cách ghép cặp đề xuất, hệ thống sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiên hệ thống MIMO-NOMA truyền thống Tương tự nhóm người dùng thứ nhất, độ lợi phương pháp đề xuất Proposed MIMO-NOMA tốt hẳn so với RD MIMO-NOMA Với hệ thống MIMO-NOMA có sử dụng véc tơ kết hợp ma trận tiền mã hóa, nhóm người dùng quan tâm, khác so với hệ thống MIMO-NOMA thông thường khơng có người đảm bảo chất lượng kết nối So sánh Proposed MIMO-NOMA RD MIMO-NOMA, thấy rõ ràng phương pháp ghép cặp đề xuất cho khả kết nối tốt giá trị SNR tăng từ cần đạt giá trị SNR=30 với trường hợp αn,1 = 0.4 αn,1 = 0.25 hệ thống giảm từ 80% người dùng kết nối 0% (tức tồn người dùng kế nối) Trong đó, với hệ thống sử dụng phương pháp ghép cặp ngẫu nhiên RD MIMO-NOMA giá trị SNR đạt 35 toàn người dùng nhóm kết nối với αn,1 = 0.4 40 dB với αn,1 = 0.25 54 4.3 Kết luận chương Chương trình bày kết mơ đánh giá phương pháp ghép cặp, sử dụng combining vector ma trận tiền mã hóa Các kết chứng minh rõ ràng việc chia cặp sử dụng véc tơ kết hợp với ma trận tiền mã hóa hệ thống MIMO-NOMA cho hiệu vượt trồi so với hệ thống OMA, NOMA truyền thống hệ thống MIMO-NOMA sử dụng phương pháp ghép cặp ngẫu nhiên Bên cạnh đó, hệ thống MIMO-NOMA sử dụng cách ghép cặp đề xuất luận văn cho thấy vai trò quan trọng việc ghép cặp, đặc biệt đem so sánh với cách ghép cặp ngẫu nhiên, tính phức tạp cao so với hệ thống MIMO-NOMA ghép cặp ngẫu nhiên nhiên độ phức tạp khơng đáng kể, đổi lại hệ thống MIMO-NOMA sử dụng cách ghép cặp đề xuất cho thấy hiệu vượt trội 55 KẾT LUẬN Luận văn xem xét hệ thống mạng xây dựng dựa tảng MIMO-NOMA Công nghệ MIMO-NOMA giúp hệ thống tăng hiệu sử dụng phổ hiệu sử dụng lượng cách cho nhiều người dùng sử dụng chung nguồn tài ngun Bên cạnh đó, cơng nghệ giúp cải thiện chất lượng dịch vụ, tạo công sử dụng dịch vụ người dùng biên, với cơng nghệ này, sử dụng dịch vụ mức ngưỡng giới hạn Bên cạnh đó, luận văn tối ưu mơ hình MIMO-NOMA truyền thống cách đề xuất thuật toán ghép cặp, xây dựng ma trận mã tiền mã hóa véc tơ kết hợp nhằm mục đích giảm nhiễu từ cặp lân cận, cải thiện đáng kể chất lượng tín hiệu Ngồi vai trị phương pháp ghép cặp đề xuất lần nhấn mạnh thông qua việc so sánh với hệ thống MIMO-NOMA sử dụng cách ghép cặp ngẫu nhiễn, không quan tâm đến người dùng yếu cặp Điều quan trọng việc đảm bảo hai người dùng sử dụng tốt dịch vụ Với hệ thống MIMO-NOMA phương pháp ghép cặp người dùng đề xuất mang lại hiệu vượt trội cho hệ thống, so sánh chương chứng minh điều Tóm lại, kết luận văn thể điểm sau: ❼ Nhằm mục đích cải thiện hệ thống MIMO-NOMA, luận án đề xuất giải pháp lựa chọn chọn hai người cặp hợp lý cho MIMONOMA áp dụng hiệu quan trọng tốc độ truyền tin người tốt ❼ Vấn đề tối ưu hóa cơng suất xây dựng điều kiện tốc độ truyền tải cho người dùng, việc chứng minh ghép cặp ma trận tiền mã hóa véc tơ kết hợp ảnh hưởng đến vấn đề trình bày cụ thể 56 ❼ Xây dựng thuật toán ghép cặp người dùng dựa vào điều kiện liên quan đến vấn đề xây dựng ❼ Kết mô đưa chứng minh cho độ hiệu phương pháp đề xuất 57 Tài liệu tham khảo [1] Andrews, J G., S Buzzi, W Choi, S V Hanly, A Lozano, A C Soong, and J C Zhang, “What will 5G be?,” IEEE Journal on selected areas in communications, vol 32, pp.1065–1082, 2014 [2] Islam, S R., N Avazov, O A Dobre, and K.-S Kwak, “Power-domain nonorthogonal multiple access (noma) in 5g systems: Potentials and challenges,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 19, pp 721–742, 2016 [3] Ding, Z., R Schober, and H V Poor , “A general MIMO framework for noma downlink and uplink transmission based on signal alignment,” IEEE Transactions on Wireless Communications , vol 15, pp 4438–4454, Jun 2016 [4] Z Ding, Y Liu, J Choi, Q Sun, M Elkashlan, C I, and H V Poor, “Application of non-orthogonal multiple access in LTE and 5g networks,” IEEE Communications Magazine, vol 55, pp 185–191, Feb 2017 [5] D W K N Z Wei, J Yuan, M Elkashlan, and Z Ding, “A survey of downlink non-orthogonal multiple access for 5G wireless communication networks,” ZTE Commun, vol 14, pp 17–26, Oct 2016 [6] Y Saito, Y Kishiyama, A Benjebbour, T Nakamura, A Li, and K Higuchi, “Non-orthogonal multiple access (NOMA) for cellular future radio access,” in IEEE Vehicular Technology Conference (VTC Spring), pp 1–5, June 2013 [7] Z Ding, Z Yang, P Fan, and H V Poor, “On the performance of nonorthogonal multiple access in 5G systems with randomly deployed users,” IEEE Signal Process Lettn, vol 21, pp 1501–1505, Dec 2014 58 [8] H Nikopour and H Baligh, ““Sparse code multiple access,” Proc IEEE Int Symposium on Personal Indoor and Mobile Radio Commun, Sept 2013 [9] M Taherzadeh, H Nikopour, A Bayesteh, and H Baligh, “SCMA codebook design,” Proc IEEE Veh Tech Conf, Sept 2014 [10] X Dai, S Chen, S Sun, S Kang, Y Wang, Z Shen, and J Xu, “Successive interference cancelation amenable multiple access (SAMA) for future wireless communications,” Proc IEEE Int Conf Commun Systems, Nov 2014 [11] S Chen, B Ren, Q Gao, S Kang, S Sun, and K Niu, “Pattern division multiple access (PDMA) - a novel non-orthogonal multiple access for 5G radio networks,” IEEE Transs Veh Tech., vol PP, no 99, pp 1–1, 2016 [12] D Fang, Y.-C Huang, Z Ding, G Geraci, S.-L Shieh, and H Claussen, “Lattice partition multiple access: A new method of downlink non-orthogonal multiuser transmissions,” Proc IEEE Global Commun Conf., Dec 2016 [13] X Wang and H V Poor, “Wireless Communication Systems: Advanced Techniques for Signal Reception,” Prentice Hall, New York, US, 2004 [14] S Verdu, Multiuser Detection Cambridge Press, 1998 [15] T S Rappaport, Wireless Communications: Principles and Practice Prentice Hall, New York, US, 1998 [16] 3rd Generation Partnership Project (3GPP), “Study on downlink multiuser superposition transmission for LTE,” Mar 2015 [17] L Zhang, W Li, Y Wu, X Wang, S I Park, H M Kim, J Y Lee, P Angueira, and J Montalban, “Layered-division multiplexing: Theory and practice,” IEEE Trans Broadcast., vol 62, no 1, pp 216–232, Mar 2016 [18] M R Usman, A Khan, M A Usman, Y S Jang, and S Y Shin, “On the performance of perfect and imperfect SIC in downlink non orthogonal multi59 ple access (NOMA),” Smart Green Technology in Electrical and Information Systems (ICSGTEIS), 2016 International Conference on IEEE, 2016, pp 102–106 [19] Z Yang, Z Ding, P Fan, and G K Karagiannidis, “On the performance of non-orthogonal multiple access systems with partial channel information,” IEEE Transactions on Communications, vol 64, no 2, pp.654–667, 2016 [20] Z Wei, D W K Ng, J Yuan, and H.-M Wang, “Optimal resource allocation for power-efficient MC-NOMA with imperfect channel state information,” IEEE Transactions on Communications, vol 65, no 9, pp 3944–3961, 2017 [21] T L Marzetta, ““Noncooperative cellular wireless with unlimited numbers of base station antennas,” IEEE Trans Wireless Commun, vol 9, no 11, pp 3590–3600, 2010 [22] “Sprint unveils six 5G-ready cities; significant milestone toward launching first 5G mobile network in the u.s" http://newsroom.sprint.com/sprint-unveils5g-ready-massive-mimo-markets.htm, accessed: 2018-09-01 [23] E G Larsson, F Tufvesson, O Edfors, and T L Marzetta, ““Massive MIMO for next generation wireless systems,” IEEE Commun Mag, vol 52, no 2, pp 186–195, 2014 [24] E Bjăornson, J Hoydis, and L Sanguinetti, Massive MIMO networks: Spectral, energy, and hardware efficiency,” Foundations and Trends in Signal Processing, vol 11, no 3-4, pp 154–655, 2017 [25] X Chen, Z Zhang, C Zhong, and D W K Ng, “Exploiting multipleantenna techniques for non-orthogonal multiple access,” ” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 35, no 10, pp 2207–2220, 2017 [26] Q Sun, S Han, I Chin-Lin, and Z Pan, “On the Ergodic Capacity of MIMO 60 NOMA Systems,” IEEE Wireless Commun Letters, vol 4, no 4, pp 405408, 2015 [27] H V Cheng, E Bjăornson, and E G Larsson, “Performance Analysis of NOMA in Training-Based Multiuser MIMO Systems,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 17, no 1, pp 372–385, 2018 [28] Z Ding and H V Poor, “Design of massive-MIMO-NOMA with limited feedback,” IEEE Signal Processing Letters,vol 23, no 5, pp 629–633, 2016 [29] Z Chen, Z Ding, X Dai, and G K Karagiannidis, “On the application of quasi-degradation to MISO-NOMA downlink,” ” IEEE Transactions on Signal Processing, vol 64, no 23, pp 6174–6189, 2016 [30] Z Chen, Z Ding, and X Dai, “Beamforming for combating inter-cluster and intra-cluster interference in hybrid NOMA systems,” IEEE Access, vol 4, pp 4452–4463, 2016 [31] Chen, X., F Gong, G Li, H Zhang, and P Song, “User pairing and pair scheduling in massive MIMO-noma systems,” IEEE Communications Letters, vol 22, pp 788–791, Apr 2018 [32] Ding, Z., X Lei, G K Karagiannidis, R Schober, J Yuan, and V K Bhargava, “A survey on non-orthogonal multiple access for 5G networks: Research challenges and future trends,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications , vol 35, pp 2181–2195, Oct 2017 [33] Chen, Z., Z Ding, X Dai, and R Zhang, “An optimization perspective of the superiority of noma compared to conventional oma,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol 65, pp 5191–5202, Oct 2017 [34] Ding, Z., F Adachi, and H V Poor, “The application of MIMO to nonorthogonal multiple access,” IEEE Transactions on Wireless Communications , vol 15, pp 537–552, Jan 2016 61 [35] Zhang, H., D Zhang, W Meng, and C Li , “User pairing algorithm with SIC in non-orthogonal multiple access system,” Proc IEEE Int.Conf Communications (ICC), 2016 [36] Lv, L., J Chen, Q Ni, and Z Ding, “Design of cooperative nonorthogonal multicast cognitive multiple access for 5g systems: User scheduling and performance analysis,” IEEE Transactions on Communications, vol 65, pp 2641– 2656, Jun 2017 [37] Ko, K and J Lee, “Multiuser MIMO user selection based on chordal distance,” IEEE Transactions on Communications, vol 60, pp 649–654, Mar 2012 [38] Huang, S., H Yin, J Wu, and V C M Leung , “User selection for multiuser MIMO downlink with zero-forcing beamforming,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 62, pp 3084–3097, Sep 2013 [39] Yoon, T., T H Nguyen, X T Nguyen, D Yoo, B Jang, and V D Nguyen, “Resource allocation for noma-based d2d systems coexisting with cellular networks,” IEEE Access, vol 6, pp 66293–66304, 2018 62 ... lên hệ thống Massive MIMO với nhiều người dùng kết nối với trạm BTS Công nghệ Massive MIMO công nhận tiêu chuẩn cho hệ thống di động 5G hệ mạng Tiêu chuẩn 3GPP lại coi hệ thống di động 5G hệ thống. .. tin vô tuyến Công nghệ di động phát triển nhanh chóng, mạng di động 4G chín muồi, giới hướng tới mạng di động 5G để tạo tảng hạ tầng cho IoT với hàng tỷ kết nối Báo cáo Di động năm 2019 Ericsson... thơng tin di động 32 Chương MƠ HÌNH HỆ THỐNG VÀ ĐỀ CẬP VẤN ĐỀ 3.1 Xử lý tín hiệu hệ thống MIMO -NOMA Để đạt dung lượng mạng, hiệu sử dụng lương hiệu sử dụng phổ cao hơn, hệ thống truyền thông hệ thứ