[論文レビュー] Modeling and Coverage Analysis for RIS-aided NOMA Transmissions in Heterogeneous Networks

Ziyi Xie, Wenqiang Yi+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 27, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 34被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、異種ネットワーク（HetNets）における再構成可能知能表面（RIS）支援非直交多重アクセス（NOMA）のための確率的幾何学的解析フレームワークを提案する。RIS、基地局（BS）、端末設備（UE）をそれぞれポアソン点過程としてモデル化し、リンク分布、ユーザー接続、SINR／レートカバレッジ確率の閉形式式を導出。RISの導入によりレートカバレッジが顕著に向上することを示し、最適なRIS-BS密度比が存在することを明らかにした。RIS長はカバレッジ向上の決定的要因ではないことが判明。

ABSTRACT

Reconfigurable intelligent surface (RIS) has been regarded as a promising tool to strengthen the quality of signal transmissions in non-orthogonal multiple access (NOMA) networks. This article introduces a heterogeneous network (HetNet) structure into RIS-aided NOMA multi-cell networks. A practical user equipment (UE) association scheme for maximizing the average received power is adopted. To evaluate system performance, we provide a stochastic geometry based analytical framework, where the locations of RISs, base stations (BSs), and UEs are modeled as homogeneous Poisson point processes (PPPs). Based on this framework, we first derive the closed-form probability density function (PDF) to characterize the distribution of the reflective links created by RISs. Then, both the exact expressions and upper/lower bounds of UE association probability are calculated. Lastly, the analytical expressions of the signal-to-interference-plus-noise-ratio (SINR) and rate coverage probability are deduced. Additionally, to investigate the impact of RISs on system coverage, the asymptotic expressions of two coverage probabilities are derived. The theoretical results show that RIS length is not the decisive factor for coverage improvement. Numerical results demonstrate that the proposed RIS HetNet structure brings significant enhancement in rate coverage. Moreover, there exists an optimal combination of RISs and BSs deployment densities to maximize coverage probability.

研究の動機と目的

• 高周波帯無線ネットワークにおけるカバレッジ不良の課題、特に遮蔽や弱いチャネル状態に起因する問題を解決すること。
• RIS支援NOMAを異種ネットワーク（HetNets）に統合し、スペクトル効率およびエネルギー効率を向上させること。
• RIS、BS、UEのランダム配置を想定した、解析的妥当性の高いモデルを確率的幾何学を用いて構築すること。
• ユーザー接続確率、SINR、レートカバレッジ確率といった主要な性能指標の閉形式式を導出すること。
• ネットワークカバレッジを最大化するためのRISおよびBSの最適配置戦略を同定すること。

提案手法

• RIS、BS、UEの位置を独立した均一なポアソン点過程（PPP）としてモデル化し、確率的解析の簡便性を確保する。
• 積分変換および超幾何関数を用いて、RIS反射リンクの距離分布の閉形式確率密度関数（PDF）を導出する。
• 直接LoSリンクとRIS反射リンクを区別し、平均受信電力の最大化に基づく実用的なユーザー接続方式を提案する。
• パスロスおよびシャドウイングを考慮し、直接BSまたはRIS支援リンクへのユーザー接続確率の正確かつ有界な表現を構築する。
• 直接伝送モードおよびRIS支援伝送モードの両方において、信号対インターフェアレンス＋ノイズ比（SINR）およびレートカバレッジ確率の解析的表現を導出する。
• 漸近的解析を用いて、RISサイズが無限大に近づく場合のカバレッジ性能を検討し、大規模RIS領域ではRISからの干渉が支配的であることを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RISの配置は、RIS支援NOMA HetNetにおけるユーザー接続確率にどのように影響するか？
• RQ2 RISサイズおよび配置密度は、SINRおよびレートカバレッジ確率にどのような影響を及えるか？
• RQ3 確率的幾何学を用いて、RIS支援NOMAのHetNetsに閉形式の解析フレームワークを構築可能か？
• RQ4 カバレッジ確率を最大化するためのRISとBSの配置密度の最適なトレードオフは何か？
• RQ5 RIS長はカバレッジ向上に顕著な影響を及えるか、それとも他の要因がより重要か？

主な発見

• 提案されたRIS支援NOMA HetNet構造は、従来のネットワークと比較して、レートカバレッジ確率に顕著な向上を示した。
• カバレッジ確率を最大化するためのRISおよびBSの配置密度の最適な組み合わせが存在し、非単調な性能トレードオフが示された。
• RIS長はカバレッジ向上の決定的要因ではなく、代わりに配置密度とチャネル状態がより重要な役割を果たす。
• RISサイズが増大するに従い、カバレッジ確率は干渉による上限に収束し、ノイズの影響は無視可能になる。
• 大規模RIS領域における漸近的カバレッジ確率は閉形式で導出され、RIS-BSおよびRIS-UEリンクのパスロス指数とシャドウイングパラメータに依存することが示された。
• 解析フレームワークは、RIS配置のシステム性能への影響を的確に捉えており、数値結果による検証で理論的導出と強い一致を示した。