[論文レビュー] Reconfigurable Intelligent Surface Aided NOMA Networks

Tianwei Hou, Yuanwei Liu+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 20, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 47被引用数 24

ひとこと要約

本稿では、スペクトル効率およびエネルギー効率を向上させるために、再構成可能インテリジェントサーフェス（RIS）を支援する非直交多重アクセス（NOMA）ネットワークを提案する。RISにおける受動ビームフォーミングの最適化により、システムはアウトージ確率およびエルゴディックレート性能を向上させ、解析的結果から高SNRにおけるスロープが1であり、特にRIS要素数が多い状況では、直交多重アクセス（OMA）を上回る優れた性能を示す。

ABSTRACT

Reconfigurable intelligent surfaces (RISs) constitute a promising performance enhancement for next-generation (NG) wireless networks in terms of enhancing both their spectrum efficiency (SE) and energy efficiency (EE). We conceive a system for serving paired power-domain non-orthogonal multiple access (NOMA) users by designing the passive beamforming weights at the RISs. In an effort to evaluate the network performance, we first derive the best-case and worst-case of new channel statistics for characterizing the effective channel gains. Then, we derive the best-case and worst-case of our closed-form expressions derived both for the outage probability and for the ergodic rate of the prioritized user. For gleaning further insights, we investigate both the diversity orders of the outage probability and the high-signal-to-noise (SNR) slopes of the ergodic rate. We also derive both the SE and EE of the proposed network. Our analytical results demonstrate that the base station (BS)-user links have almost no impact on the diversity orders attained when the number of RISs is high enough. Numerical results are provided for confirming that: i) the high-SNR slope of the RIS-aided network is one; ii) the proposed RIS-aided NOMA network has superior network performance compared to its orthogonal counterpart.

研究の動機と目的

• 次世代（NG）無線ネットワークにおけるスペクトル効率（SE）およびエネルギー効率（EE）を、RIS支援NOMAを用いて向上させること。
• Rician fadingを想定したRIS支援NOMAシステムにおける、ペアドパワー領域NOMAユーザーの性能を分析すること。
• 最良状態および最悪状態のチャネル統計を用いて、アウトージ確率およびエルゴディックレートの閉形式表現を導出すること。
• ダイバーシティ次数および高SNRスロープを調査し、システムのロバストネスおよび性能スケーリングを理解すること。
• システムのSEおよびEEを評価し、直交多重アクセス（OMA）の類似手法と比較すること。

提案手法

• RISが最適化された位相シフトで信号を効果的に反射する受動ビームフォーミングを適用するダウンリンクRIS支援SISO-NOMAネットワークを提案する。
• Rician fadingチャネルに対して最良状態および最悪状態の近似を用いて、有効チャネルゲインの統計を導出する。
• 下側不完全ガンマ関数および二項定理展開を用いて、アウトージ確率およびエルゴディックレートの閉形式表現を導出する。
• 高SNR領域における漸近的解析を適用し、アウトージ確率およびエルゴディックレートを近似することで、高SNRスロープの評価を可能にする。
• 多項定理および指数積分関数を用いて、最悪状態におけるエルゴディックレートの取り扱いやすい表現を導出する。
• ダイバーシティ次数および高SNRスロープの分析により、ダイバーシティおよびスペクトル効率のスケーリングを評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RISの受動ビームフォーミングは、NOMAユーザーのアウトージ確率およびエルゴディックレートにどのような影響を与えるか？
• RQ2 RIS要素数の増加が、システムのダイバーシティ次数および高SNRスロープに与える影響は何か？
• RQ3 スペクトル効率（SE）およびエネルギー効率（EE）の観点から、RIS支援NOMAは従来の直交多重アクセス（OMA）に比べてどの程度の性能向上を達成するか？
• RQ4 最良状態および最悪状態のチャネル統計は、システムの性能バウンズにどのように影響を与えるか？
• RQ5 RIS支援NOMAネットワークにおけるエルゴディックレートの高SNRスロープは何か？ これはスペクトル効率のスケーリングに何を示唆するか？

主な発見

• RIS支援NOMAネットワークの高SNRスロープは正確に1であり、高SNR領域におけるスペクトル効率の最適スケーリングを示している。
• RIS要素数が十分に大きい場合、ベースステーション（BS）-ユーザー間リンクに依存しないアウトージ確率のダイバーシティ次数が得られる。
• 提案されたRIS支援NOMAシステムは、直交多重アクセス（OMA）の類似手法に比べて優れたネットワーク性能を達成する。
• 多項展開および指数積分関数を用いて、最悪状態におけるエルゴディックレートの閉形式表現が導出された。
• 二項展開および漸近的解析を用いて、高SNR領域におけるアウトージ確率が近似された。
• スペクトル効率およびエネルギー効率の両方が解析的に導出され、数値結果による検証を通じてRIS統合による性能向上が確認された。