[論文レビュー] Adaptive Multi-User Clustering and Power Allocation for NOMA Systems with Imperfect SIC

Nemalidinne Siva Mouni, M. Pavan Reddy+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 29, 2022

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、不完全な逐次干渉キャンセレーション（SIC）を伴う非直交多重アクセス（NOMA）システムにおける、適応的マルチユーザークラスタリング（AMUC）およびパワー割り当て手法を提案する。NOMAのスルーレットがOMAを上回ることを保証するため、パワー割り当て係数およびSIC不完全性レベルの解析的境界を導出する。さらに、スルーレット向上基準に基づき、再帰的にクラスタを分割するクラスタリングアルゴリズムを設計する。主な貢献は、証明可能なスルーレット保証と低計算量を兼ね備えたアルゴリズムであり、実用的なSIC不完全性下でもスペクトル効率を向上させることを可能にする。

ABSTRACT

Non-orthogonal multiple access (NOMA) is recognized as a promising radio access technique for the next generation wireless systems. We consider a practical downlink NOMA system with imperfect successive interference cancellation and derive bounds on the power allocation factors for a given number of users in each cluster. We propose a minimum signal-to-interference-plus-noise ratio difference criterion between two successive NOMA users in a cluster of users to achieve higher rates than an equivalent orthogonal multiple access (OMA) system. We then propose adaptive multi-user clustering and power allocation algorithms for downlink NOMA systems. Through extensive simulations, we show that the proposed algorithms achieve higher rates than the state-of-the-art algorithms.

研究の動機と目的

• 不完全なSIC下でのNOMAシステムにおけるユーザークラスタリングとパワー割り当ての課題に取り組み、従来の手法がスルーレット向上を保証できない状況を解消すること。
• NOMAスルーレットがOMAを上回ることを保証するため、パワー割り当て係数の解析的下限およびSIC不完全性パrameterの上限を導出すること。
• 再帰的にスルーレット向上基準に基づきクラスタを分割する、低計算量で適応的なクラスタリングアルゴリズムを設計し、スペクトル効率を最大化すること。
• 導出された境界に基づき、最も弱いユーザーから順に最小必要パワーを割り当て、残りのパワーを最も強いユーザーに割り当てるパワー割り当て戦略を提供すること。
• ポisson分布を用いた都市部セルラー環境における実際のシナリオ下で、提案手法の有効性をシミュレーションにより検証すること。

提案手法

• NOMAスルーレットがOMAを上回ることを条件に、パワー割り当て係数αiの下限を導出し、不等式(13)を導出する。
• 境界式の簡略化のため関数F(γ_i^OMA)を導入し、δiを定義。これによりクラスタリング制約を定式化する。
• スルーレット向上条件を満たさない場合にクラスタを2等分するAMUCアルゴリズムを提案。周囲のユーザーとのペアリング戦略を用いてスルーレット向上を維持する。
• 導出された下限を用い、最も弱いユーザー（Gth）から再帰的にパワー割り当てを実行し、残りのパワーを最も強いユーザーに割り当てて合計スルーレットを最大化する。
• 疑似コード（アルゴリズム1）を用いてクラスタリングとパワー割り当てを統合。計算量はO((2N/G)(G log₂G − (1−G)/(1−log₂G)))として解析する。
• 都市部シナリオにおけるポisson分布を用いた基地局およびユーザーのモンテカルロシミュレーションを実施し、さまざまなクラスタサイズにおけるスペクトル効率を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SIC不完全性が存在する状況下で、NOMAユーザーがOMAより高いスルーレットを達成するための最小パワー割り当て係数は何か？
• RQ2 SIC不完全性のレベル（β）は、どのように制限すればNOMAのスルーレット向上がOMAを上回ることを保証できるか？
• RQ3 どのようなクラスタリング戦略が、不完全なSIC下でもマルチユーザーNOMAがOMAを上回るスペクトル効率を達成できるか？
• RQ4 スルーレット向上制約を満たしつつ、合計スルーレットを最大化するためのパワー割り当てはどのように最適化できるか？
• RQ5 提案された適応的クラスタリングおよびパワー割り当てアルゴリズムの計算量の最悪ケースはどの程度か？

主な発見

• 式(13)で導出されたαiの下限は、条件を満たす限り任意のユーザーiについてR_i^NOMA > R_i^OMAを保証する。
• 提案されたAMUCアルゴリズムは、スルーレット向上条件を満たさない場合に再帰的にクラスタを分割することで、従来のクラスタリング手法よりも高いスペクトル効率を達成する。
• シミュレーション結果から、セルのスペクトル効率は最適クラスタサイズに達し、64ユーザーのシナリオではG=8でピークに達することが示された。
• 導出された境界に基づくパワー割り当て戦略により、各ユーザーに最小必要パワーが割り当てられ、残りのパワーが最も強いユーザーに割り当てられ、合計スルーレットが最大化される。
• AMUCアルゴリズムの最悪ケース計算量はO((2N/G)(G log₂G − (1−G)/(1−log₂G)))であり、実用的導入に適したスケーラブルで効率的な性能を示す。
• βが導出された上限内に保たれる限り、不完全なSIC下でもスルーレット向上が維持される。