[論文レビュー] Exploiting NOMA for UAV Communications in Large-Scale Cellular Networks

Tianwei Hou, Yuanwei Liu+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 5, 2019

UAV Applications and Optimization参考文献 41被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、大規模なセルラー通信網におけるNOMA支援型UAV通信フレームワークを提案し、確率的幾何学的手法を用いてUAVおよびユーザーの分布をモデル化する。UAV中心およびユーザー中心のオフロードおよび緊急通信戦略を導入し、不完全なSIC下での正確なカバレッジ確率式を導出。ipSIC係数が性能に顕著な影響を及ぼすことが示され、パワー割り当てとレート最適化がなされた場合、NOMAはOMAを著しく上回ることが判明。

ABSTRACT

This paper advocates a pair of strategies in non-orthogonal multiple access (NOMA) in unmanned aerial vehicles (UAVs) communications, where multiple UAVs play as new aerial communications platforms for serving terrestrial NOMA users. A new multiple UAVs framework with invoking stochastic geometry technique is proposed, in which a pair of practical strategies are considered: 1) the UAV-centric strategy for offloading actions and 2) the user-centric strategy for providing emergency communications. In order to provide practical insights for the proposed NOMA assisted UAV framework, an imperfect successive interference cancelation (ipSIC) scenario is taken into account. For both UAV-centric strategy and user-centric strategy, we derive new exact expressions for the coverage probability. We also derive new analytical results for orthogonal multiple access (OMA) for providing a benchmark scheme. The derived analytical results in both user-centric strategy and UAV-centric strategy explicitly indicate that the ipSIC coefficient is a dominant component in terms of coverage probability. Numerical results are provided to confirm that i) for both user-centric strategy and UAV-centric strategy, NOMA assisted UAV cellular networks is capable of outperforming OMA by setting power allocation factors and targeted rate properly; and ii) the coverage probability of NOMA assisted UAV cellular framework is affected to a large extent by ipSIC coefficient, target rates and power allocations factors of paired NOMA users.

研究の動機と目的

• UAVベースのセルラー通信網における効率的なスペクトルおよびエネルギー利用のニーズに対処すること。
• UAVを空中基地局として用いることで、災害時および一時的イベントにおける接続性を向上させること。
• NOMAをUAVネットワークに統合することで、スペクトルおよびエネルギー効率を向上させること。
• 確率的幾何学的手法を用いて、大規模なUAVネットワークのカバレッジ性能をモデル化および分析すること。
• 現実的な不完全なSIC条件下でのNOMAとOMAの性能を比較すること。

提案手法

• UAVおよびユーザーの分布にポアソン点過程を用いた大規模なUAVネットワークモデルを提案。
• 確率的幾何学的手法を用いて、干渉UAVおよびユーザーの干渉のラプラス変換を導出。
• 小規模 fading をNakagami-mフェージングでモデル化し、LoSおよび非LoS成分を含む。
• 最強干渉UAVを距離Rで分離するために、ポアソンホール過程（PHP）を用いる。
• 不完全な逐次干渉キャンセレーション（ipSIC）下でのUAV中心およびユーザー中心戦略の正確なカバレッジ確率式を導出。
• 受信機でスーパポジション符号化およびSICを用いたパワー領域NOMAを統合し、不完全なキャンセレーションを考慮。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NOMAは、OMAと比較して、UAV支援型セルラー通信網におけるカバレッジ確率をどのように向上させるか？
• RQ2 NOMAベースのUAVネットワークにおける不完全なSIC係数は、カバレッジ性能にどのような影響を及えるか？
• RQ3 パワー割り当て係数および目標レートは、NOMA支援型UAVシステムにおけるカバレッジ確率にどのように影響するか？
• RQ4 確率的幾何学的枠組み下でのUAV中心およびユーザー中心戦略の解析的性能限界は何か？
• RQ5 最強干渉源（距離Rに位置）の近接性は、システムのカバレッジにどのように影響するか？

主な発見

• パワー割り当て係数および目標レートが適切に最適化された場合、NOMAはOMAを上回るカバレッジ確率を達成する。
• 不完全なSIC係数は、UAV中心およびユーザー中心の両戦略において、カバレッジ確率に顕著な影響を及ける主因要因である。
• 不完全なSICはカバレッジ確率を著しく低下させるため、耐障害性の高い受信機設計の必要性が強調される。
• 導出された正確なカバレッジ確率式は、NOMAおよびOMAの両方に対して有効であり、性能の直接比較を可能にする。
• 距離Rに位置する最強干渉源は顕著な影響を及ぼし、ポアソンホール過程によるその除外により、解析的取り扱いやすさと正確性が向上する。
• 数値結果により、最適化されたパrametersを用いたNOMAは、UAVネットワークにおいてOMAよりも高いスペクトル効率および信頼性を達成することが確認された。