[論文レビュー] Non-Orthogonal Multiple Access combined with Random Linear Network Coded Cooperation

Amjad Saeed Khan, Ioannis Chatzigeorgiou|arXiv (Cornell University)|Jun 26, 2017

Cooperative Communication and Network Coding参考文献 21被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、グループ間多重化に非直交多重アクセス（NOMA）を、グループ内協調にランダム線形ネットワーク符号化（RLNC）を組み合わせた、新規のNOMA-RLNC協調リレーシステムを提案する。共有リレーや半二重モードリレーより、2つのソースグループが同時に送信可能であり、リレーや受信機でSICを適用することで、特に高品質サービス要件や大きな有限体サイズ下で、OMAベースの手法に比べてより高い復元確率とシステムスループットを達成する。

ABSTRACT

This letter considers two groups of source nodes. Each group transmits packets to its own designated destination node over single-hop links and via a cluster of relay nodes shared by both groups. In an effort to boost reliability without sacrificing throughput, a scheme is proposed, whereby packets at the relay nodes are combined using two methods; packets delivered by different groups are mixed using non-orthogonal multiple access principles, while packets originating from the same group are mixed using random linear network coding. An analytical framework that characterizes the performance of the proposed scheme is developed, compared to simulation results and benchmarked against a counterpart scheme that is based on orthogonal multiple access.

研究の動機と目的

• 共有リレーを有するマルチグループ協調リレーネットワークにおけるスペクトル効率と信頼性のトレードオフを解消すること。
• グループ間多重化にNOMAを統合し、グループ内協調にRLNCを適用することで、システムスループットとダイバーシティゲインを向上させること。
• Rayleigh fadingチャネル下での復元確率およびシステムスループットに対する閉形式の解析的フレームワークを構築すること。
• 従来のOMA-RLNCと比較して、性能およびシステムパラメータへのロバストネスの観点から、提案手法NOMA-RLNCをベンチマークすること。

提案手法

• 2フェーズプロトコルを採用：ブロードキャストフェーズ（ソース→リレー／受信機）とリレーフェーズ（リレー→受信機）で構成され、半二重モードリレーを用いる。
• NOMAにおけるスーパーポジション符号化を適用：グループG1とG2のペアソースノードが、同じ周波数帯で同時に送信し、高品質サービス要件を満たすグループG1を優先するように、パワー割り当てα1 > α2を設定する。
• リレーでのスパースRLNCを採用：符号化係数は有限体Fqからランダムに選択され、スパarsityはリンクアウトージー確率に依存する。
• リレーは、ネットワーク符号化信号（m(1)_jとm(2)_j）の重ね合わせを、パワー割り当てβ1 > β2を用いて両受信機に送信する。
• 受信機はSICを用いて重ね合わせ信号を復元し、K個の線形独立な符号パケットを回復することで、元のソースデータを復元する。
• Fq上でのスパースランダム行列の性質と全確率の法則を用いて、復元確率の閉形式式を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共有リレー、マルチグループ環境下で、NOMAとRLNCを統合することにより、OMA-RLNCに比べて復元確率とシステムスループットがどのように向上するか？
• RQ2 スパースRLNCにおける有限体サイズqが、復元性能およびシステムスループットに与える影響は何か？
• RQ3 SNR、目標データレート、リレー数といったシステムパラメータが、NOMA-RLNCの性能に与える影響は何か？
• RQ4 提案手法が、従来のOMAベースの協調方式に比べて、どの程度ダイバーシティゲインとスペクトル効率の向上を達成できるか？

主な発見

• 解析的復元確率式はシミュレーション結果とよく一致しており、導出フレームワークの正確性が裏付けられた。
• NOMA-RLNCはOMA-RLNCに比べて高い復元確率を達成しており、特に高優先度グループd1（R*1 = 1）において、高いパワー割り当てとスペクトル再利用のおかげで顕著な向上が見られた。
• 結合復元確率は有限体サイズqの増加に伴い著しく向上し、q = 2からq = 4への変化で顕著な向上が観察されたが、q > 4では改善が微小となった。
• 与えられたSNR下で、NOMA-RLNCはOMA-RLNCに比べて復元に必要なリレー数が少なく、ダイバーシティゲインを示した。
• NOMA-RLNCのシステムスループットはOMA-RLNCを上回り、特に目標レートが高くなるほど性能差が拡大した。これはOMAにおける1/2のスペクトル損失に起因する。
• 平均して必要なリレー数（ET(N)）は、NOMA-RLNCの方がOMA-RLNCに比べて顕著に低く、特に高SNR下で顕著に減少した。これにより、優れたスペクトル効率が確認された。