[論文レビュー] Dynamic Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) and Orthogonal Multiple Access (OMA) in 5G Wireless Networks

Mina Baghani, Saeedeh Parsaeefard+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 21, 2018

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、5Gネットワークにおける動的多重アクセス技術選択フレームワークを提案する。チャネル状態情報に基づき、各ユーザーに対してサブキャリア、電力、アクセスモード（OMAまたはNOMA）を統合最適化する。スペクトル効率と処理コストのバランスを取るユーティリティ関数を用い、非凸最適化問題を解くために線形整数プログラミングとDCプログラミングを組み合わせた2段階反復アルゴリズムを開発した。この手法は、さまざまなネットワーク状態において静的OMAまたはNOMA方式よりも優れた性能を達成する。

ABSTRACT

In this paper, facilitated via the flexible software defined structure of the radio access units in 5G, we propose a novel dynamic multiple access technology selection among orthogonal multiple access (OMA) and non-orthogonal multiple access (NOMA) techniques for each subcarrier. For this setup, we formulate a joint resource allocation problem where a new set of access technology selection parameters along with power and subcarrier are allocated for each user based on each user's channel state information. Here, we define a novel utility function taking into account the rate and costs of access technologies. This cost reflects both the complexity of performing successive interference cancellation and the complexity incurred to guarantee a desired bit error rate. This utility function can inherently demonstrate the trade-off between OMA and NOMA. Due to non-convexity of our proposed resource allocation problem, we resort to successive convex approximation where a two-step iterative algorithm is applied in which a problem of the first step, called access technology selection, is transformed into a linear integer programming problem, and the nonconvex problem of the second step, referred to power allocation problem, is solved via the difference-of-convex-functions (DC) programming. Moreover, the closed-form solution for power allocation in the second step is derived. For diverse network performance criteria such as rate, simulation results show that the proposed new dynamic access technology selection outperforms single-technology OMA or NOMA multiple access solutions.

研究の動機と目的

• 静的OMAおよびNOMAの制限、特にNOMAのCSI精度への感受性と高い受信機複雑度の問題を解決すること。
• ユーザーのチャネル状態に応じて、サブキャリアごとにソフトウェア定義の柔軟なOMAとNOMA間の動的選択を可能にすること。
• QoS制約下でサブキャリア、電力、アクセス技術選択を統合最適化するリソース割り当て問題を定式化すること。
• NOMAの処理コスト（SICおよびBER要件を含む）とスペクトルレートの向上のバランスを取る新しいユーティリティ関数を導入すること。
• 非凸最適化問題に対して低複雑度の反復的解法を、逐次凸近似を用いて開発すること。

提案手法

• アクセス技術選択、電力割り当て、サブキャリア割り当てを意思決定変数として含む統合リソース割り当て問題を定式化する。
• 合計スループットと、NOMA処理複雑度およびBER制約を表すコスト項を組み合わせたユーティリティ関数を導入する。
• 2段階の逐次凸近似アルゴリズムを適用：まず線形整数プログラミングでアクセスモード選択を最適化し、次に差分凸（DC）プログラミングで電力割り当てを最適化する。
• 2段階目の電力割り当てに対して閉形式解を導出することで、計算効率を向上させる。
• ラグランジュ緩和とカーシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件を用い、電力割り当ての最適性条件を導出する。
• ラグランジュ関数における双対変数とレート制約を用いて、サービスプロバイダー（SP）ごとの干渉およびQoS制約をモデル化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 OMAとNOMA間の動的アクセスモード選択は、5Gネットワークにおけるスペクトル効率の向上と複雑度の低減にどのように寄与するか？
• RQ2 NOMAにおけるスペクトルレートの向上と処理コストの最適なトレードオフは何か？ これをユーティリティ関数にどのようにモデル化できるか？
• RQ3 複数のサービスプロバイダー（SP）に対して、QoS制約下でサブキャリア、電力、アクセスモードを統合最適化するにはどうすればよいか？
• RQ4 2段階の反復的アルゴリズムは、動的OMA/NOMA選択に起因する非凸最適化問題を効果的に解けるか？
• RQ5 チャネル状態情報の精度とユーザー間のチャネルゲイン差が、動的OMA/NOMA選択の性能に与える影響は何か？

主な発見

• 提案された動的OMA/NOMA選択フレームワークは、多様なネットワーク状態において、純粋なOMAおよび純粋なNOMAの両方を上回るスペクトル効率を達成する。
• ユーティリティベースのアプローチは、レート向上とNOMA処理コストのトレードオフを効果的に捉えており、知的で適切なアクセスモード選択を可能にする。
• 2段階の反復的アルゴリズムは近似的最適解に収束し、電力割り当てステップでは閉形式解が得られ、計算効率が向上する。
• シミュレーション結果から、ユーザー間のチャネルゲイン差が小さい状況では、動的選択が顕著にシステム性能を向上させることを確認した。この条件下で、NOMA単独では性能が劣化する。
• 最適化にSP固有のレート制約を組み込むことで、複数のサービスプロバイダーのQoS要件を維持する。
• 導出された電力割り当て式（式38）により、干渉およびSIC制約下でのNOMAユーザーの電力レベルを効率的に計算可能となった。