T E L KO M NIK A , V ol . 17 No. 5,  O c tob er   20 1 9,  p p. 2 14 7 ~ 2154   IS S N: 1 69 3 - 6 93 0 accr ed ited   F irst  Gr ad e b y K em en r istekdikti,  Decr ee  No: 2 1/E/ K P T /20 18   DO I:   10.12928 /T E LK OM NIK A .v1 7 i 5 . 12451      21 47       Rec ei v ed   J an u ary  28 20 1 9 ; Rev i s ed   M arc 19 20 1 9 A c c ep ted   A pril  9 20 1 9   Coo perati v e  u n derla y  c og ni ti v e  radio as siste NO M A :   secon dar y   net w ork im pro v e me nt     and   ou t age  perf orma nce       Din h - T h u an Do * 1 , Chi - Ba o  Le 2 A n h - T u  Le 3   1 W i re l e s s  Co m m u n i c a ti o n s  R e s e a r c h  Grou p Fa c u l ty  o El e c t ri c a l  a n d  El e c tro n i c s  En g i n e e ri n g   T o n  Du c  T h a n g   Un i v e rs i ty Ho  Ch i  M i n h  Ci ty Vi e t n a m   2 ,3 Fa c u l ty  o f  El e c tro n i c s  T e c h n o l o g y In d u s tri a l  Un i v e r s i ty  o Ho  Chi  M i n h  Ci ty  (I UH ),    Ho  Chi  M i n h  Ci ty Vi e t n a m   *C o rre s p o n d i n g  a u th o r,   e - m a i l :  d o d i n h th u a n @t d tu .e d u .v n .       Ab strac t     In   th i s   p a p e r,  a   d o w n l i n k   s c e n a ri o   o a   n o n - o rth o g o n a l   m u l ti p l e   a c c e s s   (NO M A)  s c h e m e   wit h   p o wer  c o n s tra i n v i a   s p e c tr u m   s e n s i n g   i s   c o n s i d e re d .   Su c h   n e tw o rk   p ro v i d e s   i m p ro v e d   o u t a g e   p e rfo rm a n c e   a n d   n e s c h e m e   o NO M A - b a s e d   c o g n i ti v e   ra d i o   (CR - NO M A)  n e two rk   a re   i n tro d u c e d .     Th e   d i ff e r e n p o wer   a l l o c a ti o n   fa c t o rs   a re   e x a m i n e d   s u b j e c t   to   p e rfo rm a n c e   g a p   a m o n g   t h e s e   s e c o n d a r y   NO M u s e rs .   To   e v a l u a te   s y s te m   p e rfo rm a n c e ,   th e   e x a c t   o u ta g e   p r o b a b i l i ty   e x p re s s i o n s   o f   s e c o n d a r y   u s e r s   a r e   d e ri v e d .   Fi n a l l y t h e   d i s s i m i l a p e rfo rm a n c e   p ro b l e m   i n   te rm   o s e c o n d a ry   u s e rs   i s   i l l u s tra te d   v i a   s i m u l a t i o n i n   whi c h   a   p o wer  a l l o c a ti o n   s c h e m e   a n d   th e   th re s h o l d   ra te s   a re   c o n s i d e re d   a s   m a i n   i m p a c t s   o f   v a ry i n g   s y s t e m   p e rf o rm a n c e Th e   s i m u l a ti o n   re s u l t s   s h o w   th a th e   p e rfo rm a n c e   o CR - NO M n e two rk   c a n   b e  i m p ro v e d   s i g n i f i c a n tl y .       Key w ords c o g n i ti v e  ra d i o   n e t work ,   n o n - o rt h o g o n a l  m u l ti p l e   a c c e s s ,   o u ta g e  p ro b a b i l i t y       Copy righ ©  2 0 1 9   Uni v e rsi t a s  Ahm a D a hl a n.  All  rig ht s  r e s e rve d .       1.  Int r o d u ctio n   Rec en t l y ,   as   wi d el y   c o ns i d erati o on   c a nd i da t es   f or  t he   f i f th  ge ne r at i o ( 5 G )   wi r el es s   c o m m un i c ati on a   no v e l   m ul ti pl e   ac c es s   ( MA )   t ec hn i qu e,  na m ed   n on - orth og o na l   m ul ti pl ac c es s   ( NO MA ) ha s   be e i n tr o du c ed M ai ad v an t ag es   of   NO MA   c an   be   s ee as   m as s i v c on ne c ti on s i ts   s up er i or   s pe c tr al   ef f i c i en c y b al an c ed   us er  f ai r ne s s an l o ac c es s     l ate nc y   [1 2].   In  c o ntras t c on v en t i on al   ort ho g on a l   m ul ti pl ac c es s   ( O MA )   r el a y i ng   n et w ork s   s uc as   ti m e - di v i s i o m ul t i pl ac c es s   ( T DMA )   a nd   f r eq ue nc y - d i v i s i o m ul ti pl e   ac c es s     ( F DMA )   [3 - 6 ],  th n on - ort ho go na l   r es ou r c al l oc at i o i s   em pl o y ed   i n   NO M A .   T he   au th ors     i [ 7 - 9]  d ev el o pe s y s tem   m od el   whi c c om bi ne s   r el a y   s c he m i NO M A   to  i ntrodu c no v e l   s c he m e,  na m el y   c oo pe r at i v NO MA In  pr i nc i p l e,   the   po w er  do m ai f or  r ea l i z i n MA   an s uc k e y   i de a   of   NO MA   ne e to  ex p l ored  to  h i g hl i gh d i ff erent  pe r f orm an c of   N O MA   us e r s   as   di f f ere nt  po w er  l e v e l s   al l oc ate [ 10 12 ],  whi l the   r ec ei v ers   pe r f or m   the   s uc c es s i v i nte r f erenc c an c el l ati on   ( S IC)   to   e l i m i n ate   the   m ul ti us er   i nte r f eren c [1 3,  14 ],   r es pe c t i v el y .   N ex t,  th r el a ted   wor k s   i c on v e nti on a l   m ul t i u s er  c og ni t i v r ad i a re   e x pl ored.   T he   au t ho r s   i [1 5 17 s tud i ed     the   m ul ti - an te nn prob l em s   w i t s i ng l e/m ul ti p l s ec o nd ar y   r ec e i v ers   ( S Rs )   an d   s i ng l e /m ul ti pl prim ar y   r ec e i v ers   ( P Us ) T he   au th ors   i n   [1 6]  s t ud i ed   the   m ul ti c as m ul ti p l e   an t en na   c og ni t i v ra di n et w ork   w he r s i ng l e   da ta  s tr ea m   i s   tr an s m i tte f r o m   s ec on da r y   tr an s m i tte r   to  group  of  s ec on da r y  r ec ei v ers  i n t h pres en c e o f  m ul ti pl e s i ng l e - an te nn prim ar y   us ers   T he   ad v an t ag es   of   c oo pe r a ti v c om m un i c ati o ns   ha v e   al s be e d ep l o y ed   to   CR - NO MA   ne t w or k s   [18 1 9].   I [1 8],   t he   au th ors   s tud i ed   t he   N O MA   a pp l i c at i on   to  tr an s m i u ni c as a nd   m ul ti c as i nf or m ati on   r es p ec ti v el y   to  pr i m ar y   an s ec on da r y   us ers   ( S Us ) In   s uc ne t w ork ,     the   s ec o nd ar y   ne t wor k   ( S N)   pro v i d es   th c o op er ati on   f or  t he   c om pe ns at i on   of   ac c es s i ng   t   the   prim ar y   s pe c tr um   [18 ].  F urth erm ore,  t w o - s ta ge   c o op erat i v s tr a teg y   was   s tud i ed   to   en ha nc the   S f ai r ne s s   an s uc no v el   c oo pe r ati v m ul ti c as CR - NO MA   s c he m w as   propos e i [ 19 ].  O t he r   ap p l i c at i on s   c an   be   s ee i [ 20 - 25 ].  Mo ti v at ed   b y   th es w o r k s   an no v el   r es ul t f r om  [2 0],  th i s  p ap er  s tud i es   ou ta ge   pe r f or m an c e o f  CR NO M A .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19:  21 4 7 - 21 54   2148   2.  S ys t em D es cr ipt ion   A   n et w ork   c on s i s ts   of   s ec on da r y   s o urc ( S ) a   r el a y   ( R)   an d   t w o   de s t i na ti o n   us ers   ( D1,  D2)   i s   c on s i de r ed W on l y   ex am i ne   do w n l i nk   c oo pe r at i v un de r l a y   C R - NO MA   n et w ork   an ex i s ten c e   of   pr i m ar y   de s ti na t i on   ( P )   as   s h o w i F i g ure  1 T he   c orr es po n di n d i s tan c es   be t w e en   n od es   S - P R - P S - R,   R - D1,  R - D are   gi v en   as      1   and  2   T hu s the   s ec o nd ar y   tr a ns m i no de     i s   r es tr i c ted   as   (  |  | 2 , ̂ ) { , } In  t hi s   c as e,  ̂   de no t es   th m ax i m um   av erage   al l o wed  tr an s m i po wer   at   no de     w h i l   i n di c ate s   the   i nte r f erenc e t em pe r atu r e c on s tr ai n t (IT C)  at  P .       S D 1 D 2 h 1 h 2 h SR P h SP h RP R e l a y     F i gu r e   1 .   S y s tem   m od el  f or CR  NO M A   n et w ork       In  th f i r s ti m pe r i od ,   s en ds   i ts   s up er i m po s ed   s i g na l   + 2 = 1   to  us er  D throug th as s i s ta nc In   NO MA ,     i s   the   po wer   a l l oc ati o f ac tors   w i t = 1 2 = 1 .   T he n,   the  s i gn a l  r ec e i v ed  t he  r e l a y  c an   be   ex pres s  as :     =   + 2 = 1   ( 1)     t h s i g na l - to - i nt erf erenc e - pl us - no i s r ati ( S IN R)   a nd   s i gn al - to - no i s r ati ( S NR)   of   1   is  de c od e d a nd  r em ov ed  f r o m  th e rec e i v ed  s i gn al   at  an d i t c a n b e g i v en  as :     = |  | 2 1  |  | 2 2  + 1   ( 2)     then  the   S INR  of   2   w he n i t i s  de c od ed  f r om  th e rec ei v ed  s i gn a l       = |  | 2 2    ( 3)     where   = 2 In  the   s ec on t i m pe r i od   f orw ards   th e   de tec te s up er i m po s ed   s i gn a l   ̃ 2 = 1   to  b oth   us ers   D 1   and   D2 T he r ef ore,  th s i g na l   r ec ei v e b y   the   t wo  d es ti n ati on   c an  be   gi v e n b y :      = ̃ 2 = 1 +    ( 4)     where  = { 1 , 2 } ,     i s   th po wer   a l l oc at i o n,  wi t = 1 2 = 1   tr ea t i ng   2   as   i nt erf erenc i n   1 , th i ns ta nta ne o us  S IN R at   D2   whe n t r ea t i n ̃ 2   as  i nt erf erenc e c an  b e o bta i ne d a s :     2 , 1 = | 2 | 2 1 2 | 2 | 2 2 2 + 1   ( 5)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       Coop erati v e  un de r l ay  c og n i ti v e rad i as s i s ted  NO MA :   s ec on da r y  ne twork …  ( D i n h - T hu an  Do )   2149   B as ed   o NO MA   s c he m e,  D2   f i r s de c od es   th m es s ag de s i gn at ed   f or  D1   an d   r e m ov es   i us i ng   S IC,  th en   i d ec od es   i ts   own  m es s ag wi th ou i nte r f erenc e.  T he r ef ore,  the   i ns tan t an e ou s   S NR a D2   c an  be   ex pres s ed   as :         2 = | 2 | 2 2 2   ( 6)     ne x t D1   c an  de t ec ̃ 1   b y  tre ati n ̃ 2   as  a  no i s w i th  t he  f ol l o wi ng   S INR     1 = | 1 | 2 1 1 | 1 | 2 2 1 + 1   ( 7)       3.       O u t age  A n al ys is   3 . 1 .   O u t age  Pr o b abilit y   at D1   Cons i d er  m etri c   to  ev al ua t e   s y s tem   pe r f or m an c e,  the   NO MA   us ers pe r f orm an c e   wi l l   b ex am i ne i t erm   o f   ou tag prob ab i l i t y T he   tr a ns m i s s i on   s tr ate g y   i C NO M A   i s   pe r f or m ed   r el ate to  ho w   s uc c es s   ea c no de   i s uc ne t wor k   c an   s up po r tr an s m i s s i on whi c s i gn i f i c a ntl y   i m prov e   qu al i t y   of   the   c o m m un i c ati on   f or  m ul ti p l s erv i c es   pro v i de d In  thi s   pa p er,  m ai ev a l u ati on   m etri c na m el y   ou ta ge   proba bi l i t y   i s   us e to  c ha r ac ter i z t he   s y s t em   pe r f or m an c e.  T he  ou tag e e v e nt  f or D1 c a n b ex pres s ed  b y :     ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 1 2 1 1 R 1 1 1 1 R 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 P r m in , , 1. D D D D R DD OP F F F F F F = = + +   ( 8)     Co ns i d erin ,   as   i nte gr ati on   v aria bl e b y   em pl o y i n ex po ne nti al   d i s tr i b uti on   f or  | | 2   and  |  | 2 the   Cum ul at i v Di s tr i bu ti on   F u nc ti o ( CDF )   of   | | 2   is  |  | 2 ( ) =  ( |  | 2 < ) = 1 . S o,   w i t h h el p   of   ( 2)  1 ( 1 )   c an  b w r i te  as :     1 ( 1 ) =  ( |  | 2 1 |  | 2 2 +  < 1 , ̄ < Δ ) +  ( |  | 2 1 Δ |  | 2 2 Δ +  < 1 , ̄ > Δ )   ( 9)       where:  Δ = Ω  |  | 2 Ω  =  ̄ = ̄ 2 = 2 . No w ,   w e c a n t r an s f er as :     1 ( 1 ) =  ( |  | 2 < 1  ̄ ( 1 1 2 ) , |  | 2 < Ω  ̄ )                                                         +  ( |  | 2 < 1  |  | 2 ( 1 1 2 ) Ω  , |  | 2 > Ω  ̄ )                                                           ( 10)     i t hi s   c as e,  we  d ef i ne   t he   f i r s ter m   an the   s ec on t erm   o f   ( 10 )   de no t e   A   an B   r es pe c t i v el y B as ed   on  t he   ex po n en t i a l  d i s tr i bu t i o n o f   |  | 2     c an  be   w r i tt en  as :     = ( 1 1  ̄ ( 1 1 2 ) ) ( 1 Ω  ̄ )   ( 11)     ne x t , th s ec on d t erm  de no ted  b y   B  c an   be   ob t ai n ed   as :     = (   Ω  ̄ ( 1 1 2 ) Ω  ( 1  + Ω  ( 1 1 2 ) ( 1 1 2 ) ̄ ) 1  + ( 1 1 2 ) Ω  )       the r ef ore, r ep l ac i ng  ( 1 1) an d (12) i nto  ( 1 0)  1 ( 1 )   c an  be   ex p r es s  as :     ( 12 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19:  21 4 7 - 21 54   2150   1 ( 1 ) = { 1 1  ̄ ( 1 1 2 ) + 1  ( 1  + Ω  ( 1 1 2 ) ( 1 1 2 ) ̄ ) 1  + ( 1 1 2 ) Ω  1 , 1 < 1 2 ,     ( 13)     s i m i l ar, wi th  he l ( 5)  we   c a w i r te   21 ( 1 )   as :     21 ( 1 ) =  ( | 2 | 2 1 ̄ | 2 | 2 2 ̄ + 2 < 1 , ̄ < Δ ) +  ( | 2 | 2 1 Δ | 2 | 2 2 Δ + 2 < 1 , ̄ > Δ )   ( 14)     ne x t,  21 ( 1 )   c an  be   tr an s f er as :       21 ( 1 ) =  ( | 2 | 2 < 1 2 ( 1 1 2 ) ̄ , |  | 2 < Ω  ̄ ) +  ( | 2 | 2 < 1 2 |  | 2 ( 1 1 2 ) Ω  , |  | 2 > Ω  ̄ )   ( 15)     the n,   f ol l o w i ng   the   s am s tep s   as   i ( 1 0) - ( 12 ) B as ed   on   t he   ex po n en t i a l   d i s tr i b ut i on   of  | | 2 1 ( 1 ) an d   21 ( 1 )     c an  be   w r i tte r es pe c ti v e l y   as :       21 ( 1 ) = {     1 1 2 ( 1 1 2 ) ̄ + 1 2 ( 1 2 + Ω  ( 1 1 2 ) ( 1 1 2 ) ̄ ) 1 2 + ( 1 1 2 ) Ω  , 1 < 1 2 1 ,   othe r wi s e     ( 16 )   and       1 ( 1 ) = {     1 1 1 ( 1 1 2 ) ̄ + 1 1 ( 1 1 + Ω  ( 1 1 2 ) ( 1 1 2 ) ̄ ) 1 1 + ( 1 1 2 ) Ω  , 1 < 1 2 1 ,     ( 17)     the r ef ore ,   1   c an  be   ob t ai n ed   b y  r e p l ac i ng  ( 13 ),   ( 16 )   an d   ( 17 )  i nt o (8)     1 = {         1 (   1  ̄ ( 1 1 2 ) 1  ( 1  + Ω  ( 1 1 2 ) ( 1 1 2 ) ̄ ) 1  + ( 1 1 2 ) Ω  )   ×   (   1 ( 1 1 2 ) ̄ 1 ( 1 + Ω  ( 1 1 2 ) ( 1 1 2 ) ̄ ) 1 + ( 1 1 2 ) Ω  )   , 1 < 1 2 , 1 < 1 2   = 1 , 2       1 ,     ( 18)     3. 2 .   O u t age  P r o b abilit y   at  D2   S i m i l arl y , t he   ou ta ge   ev en f or D2 c an  be  f orm ul ate b y :     ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 2 2 2 2 R 2 2 2 2 2 2 2 1 P r m in , . D R D R D OP F F F F = = +   ( 19 )     wi th  he l ( 3) t he we c a wr i te  2 ( 2 )   as :     2 ( 2 ) =  ( |  | 2 2 ̄  < 2 , ̄ < Δ ) +  ( |  | 2 2 Δ  < 2 , ̄ > Δ )     ( 20 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       Coop erati v e  un de r l ay  c og n i ti v e rad i as s i s ted  NO MA :   s ec on da r y  ne twork …  ( D i n h - T hu an  Do )   2151   s i m i l arl y ba s ed   on  t he   ex p on en ti a l  d i s tr i b uti on   of   | | 2 . S 2 ( 2 )   c an  be  ex pres s  as :     2 ( 2 ) = 1 2 Ω  2 2 ̄ + 2  ( 2  + 2 Ω  2 ̄ ) 2  + 2 Ω      ( 21 )   wi th  the   he l p o f   ( 6),  w e  c an   w r i te  2 ( 2 )   as :     2 ( 2 ) =  ( | 2 | 2 2 2 < 2 , ̄ < Δ ) +  ( | 2 | 2 2 Δ 2 < 2 , ̄ > Δ )   ( 22)     ap p l y i ng   s i m i l ar tec hn i q ue s  as  be f ore w e  s i m pl i f y   2 ( 2 )   as :     2 ( 2 ) = 1 2 2 2 ̄ + 2 2 ( 2 2 + 2 Ω  2 ̄ ) 2 2 + 2 Ω      ( 23 )   r ep l ac i ng   ( 2 1) an d (23)  i nt o  ( 19 )   2   c an  be  o bta i as :     2 = 1 ( 2 2 2 ̄ 2 2 ( 2 2 + 2 Ω  2 ̄ ) 2 2 + 2 Ω  ) (   2 Ω  2 2 ̄ 2  ( 2  + 2 Ω  2 ̄ ) 2  + 2 Ω  )     ( 24)       4.  P er f o r m ance  E v aluat io n   In  thi s   s ec ti on we  e v al ua t the   p erf or m an c of   r es o urc al l oc ati on   f or  NO MA - ba s ed   c og ni t i v e   r ad i ne t wor k Cons i d er  a   g eo gra ph i c al   are c o v ered   b y   a   prim ar y   wi r el es s   n et w ork   an c og ni t i v w i r e l es s   n et w ork W e   a s s u m eq ua l i t y   no i s term s   as   2 = 2 = 1 2 = 2 2 = 2    an r e ga r d i ng   di s ta nc es   we  s et   =  =  = 2 = 2 1 = 2 2 T he   pa th  l os s   f ac tor  i s   3,   po w er a l l oc at i on  f r ac ti o ns  a r 1 = 1 = 0 . 8 2 = 2 = 0 . 2 = 25    and  = 0 . 001     W e   ev al u ate   the   i m pa c of   the   tr an s m i S NR   o the   ou t ag e   pe r f orm a n c f or     NO MA - ba s e d   c og ni t i v r a di ne t wor k   i F i g ure  an F i gu r e   3.  A hi g he r   S NR,  ou ta ge   pe r f or m an c c an   be   en h an c ed   s i g ni f i c a nt l y W i th  the   c as da t r at R i nc r ea s es th o uta ge   pe r f or m an c w i l l   be   w ors e.   In   ad di t i on t he r e   i s   s tr i c t   ag r ee m en b et w e e n   an al y ti c al   r es u l an d     Mo nt e - Car l o res ul t           F i gu r 2.  O ut ag e  prob ab i l i t y   of  D1  v ers us  S NR as   v ar y i n g R 1       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19:  21 4 7 - 21 54   2152       F i gu r 3.  O ut ag e  prob ab i l i t y   of  D2  v ers us  S NR as   v ar y i n g R 2       F r o m   F i gu r a nd   F i gu r e   5,  i c a be   c o nc l u de t h at  the   prop os ed   s y s tem   n ot  on l y   gu ara nte es   the   m i ni m u m   tr an s m i s s i on   r ate b ut  al s i m prov es   th ou ta g p erf or m an c e   s i gn i f i c an tl y A l th ou g NO MA   s c he m i m prov es   the   p erf or m an c of   c og ni t i v r ad i ne t w ork i i s   at  the   c os of   i nc r e as i ng   t he   c om pl ex i t y   of   s ec on da r y   us er  r ec ei v er.  A hi g Cons eq ue nt l y de s i g ni n pr op er   v al u e   f or  the   pa r am ete r   thr es ho l S NR   c an   ac h i e v t he   v a l ue s   of    the   thres ho l d   S NRs   1   an 2 th s y s t em   m ee ts   o uta g e v en t.   T he   tr a de of f   be t w ee n     the   pe r f orm an c ga i a nd   t he   r eq u i r ed   tr a ns m i S NR  o f   s ec on d ar y   us ers T hi s   i s   du to  t he   f ac t   tha t t he r i s  m ore po w er f or tr an s m i tte r  to  i m prov e t h ou ta ge  b eh a v i or at  th e  r ec e i v er.           F i gu r 4.   O ut ag e  prob ab i l i t y   of  D1  v ers us   1   as  v ar y i n S NR       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       Coop erati v e  un de r l ay  c og n i ti v e rad i as s i s ted  NO MA :   s ec on da r y  ne twork …  ( D i n h - T hu an  Do )   2153       F i gu r 5.  O ut ag e  prob ab i l i t y   of  D2  v ers us   2   as  v ar y i n S NR       5 . Con clus ion   In  th i s   w ork w s t ud i ed   t h do wnl i nk   NO MA   pro bl em   f or  NO MA - ba s e c o gn i ti v e   r ad i ne t w ork T he   s ec on da r y   n et w ork   pe r f or m s   the   r es ou r c al l oc ati on   of   po w er  wi th  ac c ep t ab l ou ta ge   p erf or m an c e.  T he   tr an s m i S NR,  th thres h ol da t r at es   are  m ai i m pa c ts   on   o uta ge   pe r f or m an c e.  S i m ul ati on   r e s ul ts   de m on s tr ate th at  th e   propos e s y s tem   i m prov e   the   s pe c tr u m   ef f i c i en c y  s i gn i f i c an t l y .       Ref er en ce s   [1 ]   Z   Din g Y a n g Fa n HV  Po o r .   O n   th e   p e r fo rm a n c e   o f   n o n - o rth o g o n a l   m u l t i p l e   a c c e s s   i n   5 G   s y s te m s   w i th  ra n d o m l y  d e p l o y e d  u s e rs .   IEEE  Si g n a l  Pro c e s s L e tt .   2 0 1 4 ;   21 ( 12 ):   1 5 0 1 1 5 0 5 .   [2 ]   Din h - T h u a n   D o Chi - B a o   L e .   Ap p l i c a ti o n   o NO M i n   W i re l e s s   Sy s te m   w i th   W i r e l e s s   Po w e T ra n s fe r   Sc h e m e O u t a g e   a n d  Er g o d i c   Cap a c i ty  Pe rfo r m a n c e  An a l y s i s .   Se n s o r s .   2 0 1 8 1 8 ( 10 ):  3 5 0 1   [3 ]   Din h - T h u a n   Do,   H - S   Ngu y e n ,   M   Vo z n a k ,   T - S.  Ngu y e n .   W i r e l e s s   p o w e re d   re l a y i n g   n e tw o rk s   u n d e r   i m p e r fe c c h a n n e l   s ta te   i n fo r m a ti o n s y s te m   p e rfo r m a n c e   a n d   o p t i m a l   p o l i c y   fo i n s ta n t a n e o u s   ra t e .   Rad i o e n g i n e e ri n g .   2 0 1 7 26 ( 3 ):   869 - 8 7 7 .   [4 ]   X - X   Ngu y e n ,   Din h - T h u a n   Do .   M a x i m u m   Harv e s t e d   En e rg y   Po l i c y   i n   Fu l l - Dup l e x   R e l a y i n g   Net w o rk s   w i th  S W IPT In te rn a t i o n a l  J o u r n a l  o Com m u n i c a ti o n  Sy s te m s  ( W i l e y ) .   2 0 1 7 30 ( 17 )   2 0 1 7 .   [5 ]   X - X   Ngu y e n ,   Din h - T h u a n   Do .   O p ti m a l   p o w e a l l o c a ti o n   a n d   t h ro u g h p u p e rfo r m a n c e   o fu l l - duplex   DF   re l a y i n g   n e tw o rk s   w i th   w i re l e s s   p o w e tra n s fe r - a w a re   c h a n n e l .   EUR ASIP  J o u rn a l   o n   W i re l e s s   Com m u n i c a ti o n s  a n d  Ne two r k i n g .   2 0 1 7 152 :  1 - 1 6 .   [6 ]   KT   Ngu y e n Din h - T h u a n   Do,   X X   Ngu y e n NT   Ngu y e n D Ha .   Wi re l e s s   i n fo rm a t i o n   a n d   p o we r   tra n s f e fo r   fu l l   d u p l e x   re l a y i n g   n e tw o rk s p e rfo rm a n c e   a n a l y s i s .   i n   Pro c o f   R e c e n Ad v a n c e s   i n   El e c tr i c a l  En g i n e e ri n g  a n d  Re l a te d  S c i e n c e s  (AET A 2 0 1 5 ) H C M C, Vi e tn a m .   2 0 1 5 53 - 62 .   [7 ]   T - L   Ngu y e n ,   Din h - T h u a n   Do .   Ex p l o i ti n g   Im p a c t s   o In t e rc e l l   In te r fe re n c e   o n   S W I P T - a s s i s t e d     Non - o rth o g o n a l   M u l ti p l e   A c c e s s Wi re l e s s   Com m u n i c a ti o n s   a n d   M o b i l e   Com p u ti n g 2 0 1 8 2 0 1 8 :     1 - 12.   [8 ]   T - L   Ngu y e n ,   Din h - T h u a n   Do .   Po w e a l l o c a ti o n   s c h e m e s   fo r   w i re l e s s   p o w e re d   NO M s y s te m s   w i t h   i m p e r fe c CSI:   An   a p p l i c a t i o n   i n   m u l ti p l e   a n t e n n a b a s e d   re l a y .   In te rn a ti o n a l   J o u rn a l   o f   Com m u n i c a ti o n  S y s te m s   2 0 1 8 31 ( 15 ).   [9 ]   K   T o u rk i H - Y a n g M - Al o u i n i .   Ac c u ra te   o u t a g e   a n a l y s i s   o i n c re m e n ta l   d e c o d e - a n d - fo rw a rd   o p p o rt u n i s ti c  re l a y i n g .   IEEE  Tr a n s Wi re l e s s  Co m m u n .   2 0 1 1 ;   1 0 ( 4 ):  1 0 2 1 1 0 2 5 .   [1 0 ]   W e i DK  Ng,   J   Y u a n H - M   W a n g .   O p ti m a l   re s o u r c e   a l l o c a ti o n   f o p o w e r - e ff i c i e n t   M C - NO M A   w i th   i m p e r fe c c h a n n e l   s ta t e  i n f o rm a ti o n .   IEEE  Tra n s .  Co m m u n .   2 0 1 7 ;   65 ( 9 ):   3 9 4 4 3 9 6 1 .   [1 1 ]   Y a n g Din g Fa n ,   Al - Dha h i r T h e   i m p a c t   o p o w e a l l o c a ti o n   o n   c o o p e ra ti v e     non - o rt h o g o n a l   m u l t i p l e   a c c e s s   n e tw o r k s   w i th   S W IPT .   IEEE   Tra n s W i r e l e s s   Com m u n .   2 0 1 7 ;   1 6 ( 7 ):   4332 4 3 4 3 .   [1 2 ]   Din g A d a c h i HV  Po o r T h e   a p p l i c a ti o n   o M IM O   to   n o n o rth o g o n a l   m u l ti p l e   a c c e s s .   IE EE  Tra n s .   Wi re l e s s  Co m m u n .   2 0 1 6 ;   15 ( 1 ):   537 552 .   [1 3 ]   J   W a n g Q   Pe n g Y   Hua n g H - M   W a n g X   Y o u .   Con v e x i ty   o w e i g h te d   s u m   ra te   m a x i m i z a ti o n   i n   NO M A s y s te m s .   IEEE  Com m u n L e tt 2 0 1 7 2 4 ( 9 ):   1 3 2 3 1 3 2 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19:  21 4 7 - 21 54   2154   [1 4 ]   Q   Y a n g H - M   W a n g D W K   Ng,   M L e e .   NO M i n   d o w n l i n k   SDM w i th   l i m i te d   fe e d b a c k :   Pe rfo rm a n c e  a n a l y s i s  a n d  o p ti m i z a ti o n .   IEEE  J Se l Are a s  C o m m u n 2 0 1 7 ;   35 ( 10 ):   22 81 2 2 9 4 .   [1 5 ]   Zh a n g ,   Y - L i a n g .   Ex p l o i ti n g   m u l ti - ant e n n a s   fo o p p o rtu n i s ti c   s p e c tru m   s h a r i n g   i n   c o g n i ti v e   ra d i o   n e tw o rk s .   IEEE  J S e l T o p i c s   Si g n a l  Pro c e s s 2 0 0 8 ;   2 ( 1 ):   8 8 102 .   [1 6 ]   KT   Ph a n SA  Vo ro b y o v ND   Si d i ro p o u l o s T e l l a m b u ra .   Sp e c tru m   s h a ri n g   i n   w i re l e s s   n e t w o rk s   v i a   Q o S - a w a re  s e c o n d a ry  m u l t i c a s b e a m f o rm i n g .   IEEE  Tra n s Si g n a l  Pro c e s s .   2 0 0 9 ;   57 ( 6 ):   2 3 2 3 2 3 3 5 .   [1 7 ]   Zh a n g Y - C.  L i a n g Cui .   Dy n a m i c   r e s o u rc e   a l l o c a ti o n   i n   c o g n i ti v e   ra d i o   n e tw o rk s .   IE EE  Si g n a l   Pro c e s s M a g .   2 0 1 0 27 ( 3 ):   1 0 2 114 .   [1 8 ]   L v   e a l D e s i g n   o c o o p e ra t i v e   n o n - o rth o g o n a l   m u l ti c a s c o g n i t i v e   m u l ti p l e   a c c e s s   fo 5 G   s y s te m s :   u s e s c h e d u l i n g   a n d   p e rfo rm a n c e   a n a l y s i s .   IEE Tr a n s Com m u n 2 0 1 7 ;   65 ( 6 ) :     2641 2 6 5 6 .   [1 9 ]   Y   Che n L   W a n g ,   B   J i a o .   Co o p e ra t i v e   m u l ti c a s n o n - o rt h o g o n a l   m u l ti p l e   a c c e s s   i n   c o g n i ti v e   ra d i o .   IEEE  In t.  Co n f.  Co m m u n 2 0 1 6 2 0 (1 0 ):  1 - 1.   [2 0 ]   Arz y k u l o v ,   T T s i ft s i s G   Na u ry z b a y e v ,   M   Ab d a l l a h .   O u t a g e   Pe rfo r m a n c e   o C o o p e r a ti v e   Und e rl a y   CR - NO M w i th   Im p e rfe c CSI EEE Co m m u n i c a t i o n s  L e tt e r s 2019;   23 ( 1 ):  1 7 6 1 7 9 .   [2 1 ]   Al - Ark a w a z i ,   Sh a m i l   Ah m e d   Fl a m a rz .   M e a s u ri n g   t h e   I n fl u e n c e s   a n d   Im p a c ts   o Si g n a l i z e d   In te rs e c t i o n   Del a y   R e d u c ti o n   o n   th e   F u e l   Con s u m p ti o n O p e ra ti o n   Co s a n d   Ex h a u s E m i s s i o n s .   Ci v i l   En g i n e e ri n g  J o u rn a l .   2 0 1 8 ;   4 ( 3 ):   552 5 7 1 .   [2 2 ]   T - T   Ngu y e n T - Hoa c Din h - T h u a n   Do,   V - P han ,   T - L   Da o .   An d ro i d   a p p l i c a t i o n   f o Wi Fi   b a s e d   i n d o o r   p o s i t i o n :   Sy s te m   d e s i g n   a n d   p e r fo rm a n c e   a n a l y s i s .   i n   Pro c o f   2 0 1 6   I n te rn a ti o n a l   Con fe re n c e   o n  I n f o rm a ti o n  Ne tw o rk i n g  (I C O IN) 1  (1 ),  1 - 4 2 0 1 6   [2 3 ]   H - Ngu y e n Din h - T h u a n   Do,   T - S.  Ngu y e n ,   M   Vo z n a k Ex p l o i t i n g   h y b r i d   ti m e   s w i t c h i n g - b a s e d   a n d   p o w e s p l i tt i n g - b a s e d   r e l a y i n g   p ro t o c o l   i n   w i re l e s s   p o w e re d   c o m m u n i c a t i o n   n e tw o rk s   w i t h   o u td a t e d   c h a n n e l   s ta te  i n fo r m a ti o n A u t o m a ti k a .   2 0 1 7 5 8 (2 0 1 7 ):  1 1 1 - 118.   [2 4 ]   Ett e fa g h   M a s s o u d   He m m a s i a n J o s é   De   Don á M a h y a r   Nara g h i ,   F a rz a d   T o w h i d k h a h Con tro l   o f   Con s tra i n e d   L i n e a r - T i m e   V a r y i n g   Sy s te m s   v i a   Ka u tz   Pa ra m e tri z a t i o n   o M o d e l   Pre d i c ti v e   Con tro l   Sc h e m e 2 0 1 7 ;  1 (2 ):   65 74 .   [2 5 ]   M - Ph a m Din h - T h u a n   Do,   T - T   Ngu y e n ,   T - T   Ph u .   En e rg y   h a rv e s ti n g   a s s i s te d   c o g n i ti v e   ra d i o :   ra n d o m   l o c a ti o n - b a s e d   tra n s c e i v e rs   s c h e m e   a n d   p e rf o rm a n c e   a n a l y s i s .   Te l e c o m m u n i c a t i o n   Sy s te m s 2 0 1 7 6 7 (1 ) :   123 - 1 3 2     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.