[論文レビュー] MIMO-NOMA Design for Small Packet Transmission in the Internet of Things

Z. Ding, Lang Dai+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2016

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 20

ひとこと要約

本稿では、ユーザーのチャネル状態が類似している場合でも、1人のユーザーに対する低遅延QoSを保証する、IoT小パケット伝送のための新規MIMO-NOMA方式を提案する。チャネル状態の差に依存せずにNOMA効果を達成できるように、ユーザー1の有効チャネルゲインを意図的に劣化させると同時にユーザー2の有効チャネルゲインを向上させるプリコーディング行列を設計し、2種類のパワー割り当て方針を用いることで、低レートユーザーに対する厳密なアウトージー性能保証と高レートユーザーのスペクトル効率向上を実現する。

ABSTRACT

A feature of the Internet of Things (IoT) is that some users in the system need to be served quickly for small packet transmission. To address this requirement, a new multiple-input multiple-output non-orthogonal multiple access (MIMO-NOMA) scheme is designed in this paper, where one user is served with its quality of service (QoS) requirement strictly met, and the other user is served opportunistically by using the NOMA concept. The novelty of this new scheme is that it confronts the challenge that most existing MIMO-NOMA schemes rely on the assumption that users' channel conditions are different, a strong assumption which may not be valid in practice. The developed precoding and detection strategies can effectively create a significant difference between the users' effective channel gains, and therefore the potential of NOMA can be realized even if the users' original channel conditions are similar. Analytical and numerical results are provided to demonstrate the performance of the proposed MIMO-NOMA scheme.

研究の動機と目的

• チャネル状態が類似している場合にNOMAをIoT環境に適用する課題に対処し、強いチャネル差に依存する従来のMIMO-NOMA方式の限界を克服すること。
• 低レートユーザーの有効チャネルゲインを意図的に劣化させつつ高レートユーザーの有効チャネルゲインを向上させるプリコーディング戦略を設計し、元のチャネル状態が類似している場合でもNOMA効果を発揮可能にする。
• 2種類のパワー割り当て方針を設計：1つは長期的なQoS適合性（標的アウトージー確率）を保証するもの、もう1つは各チャネル実現値において即時のデータレート適合性を達成するもの。
• 解析的バインドを用いて高レートユーザーのアウトージー性能を分析し、シミュレーションを併用して、さまざまなSNRおよびアンテナ構成下での性能を評価する。

提案手法

• 基地局で、ユーザー間の有効チャネルゲインに顕著な差を生じさせるプリコーディング行列を設計し、元のチャネル状態が類似している場合でも、それが可能である。
• プリコーディング戦略により、ユーザー1の有効チャネルを劣化させると同時にユーザー2の有効チャネルを強化し、NOMAにおける逐次干渉キャンセレーション（SIC）の成功を可能にする。
• 2種類のパワー割り当て方針を導入：方針Iはユーザー1の長期的アウトージー確率適合性を保証する。方針IIは各チャネル実現値においてユーザー1の即時のデータレート適合性を達成する。
• バインド技術を用いてユーザー2におけるアウトージー確率の解析的表現を導出。正確な式と高SNR近似式を提示。
• さまざまなSNRレベルおよびアンテナ構成下で、解析結果とモンテカルロシミュレーションの比較を通じて性能を検証。
• 将来の方向として、逆ワイシャールト行列の対角要素の順序統計量の特定を、ユーザー2における閉形式アウトージー式の導出に活用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 チャネル状態が類似している場合でも、強いチャネル差の仮定とは反して、MIMOシステムにおけるNOMAが顕著なスペクトル効率向上を達成できるか？
• RQ2 対称的チャネル状態下でNOMA運用を可能にするために、1人のユーザーの有効チャネルを意図的に劣化させつつ、もう1人のユーザーの有効チャネルを向上させるプリコーディングはどのように設計できるか？
• RQ3 低レートIoTユーザーのQoSを長期的（アウトージー確率）および即時の（標的データレート）両面で保証するパワー割り当て戦略は何か？
• RQ4 高レートユーザーのアウトージー性能は何か？また、送信SNRおよびアンテナ数の変化に伴ってどのように変化するか？
• RQ5 高レートユーザーにおけるアウトージー確率の解析的表現を導出可能か？また、シミュレーション結果と比較してその精度はいかがであるか？

主な発見

• パワー割り当て方針I下で、ユーザー1のシミュレーション結果と解析的アウトージー確率曲線が完全に一致し、長期的QoS適合性が確認された。
• パワー割り当て方針II下で、ユーザー1のアウトージー性能が、すべてのパワーをユーザー1に割り当てたシステムの理論的上限に一致した。これは、即時のQoS適合性が達成されたことを証明する。
• ユーザー2のアウトージー確率曲線は、正確な解析式（39）および高SNR近似式（40）と一致しており、後者は高SNR領域でのみ高い精度を示す。
• 高SNRにおいて、ユーザー2のダイバーシティゲインは、アンテナ数に関係なく1に保たれ、第IV-B1節の解析結果を裏付けた。
• パワー割り当て方針Iでは、ユーザー2のアウトージー性能が方針IIよりも優れていることから、QoS適合性とスペクトル効率のトレードオフが存在することが示された。
• ユーザー2のアウトージー確率曲線の勾配は、レイヤー番号が高くなるほど増加し、分析で予測されたように、初期レイヤーで高いダイバーシティゲインを示している。