[論文レビュー] Reconfigurable Intelligent Surfaces Aided Multi-Cell NOMA Networks: A Stochastic Geometry Model

Chao Zhang, Wenqiang Yi+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 17, 2020

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ひとこと要約

本稿は、再構成可能インテリジェント表面（RIS）で強化された多セル非直交多重アクセス（NOMA）ネットワークのための確率的幾何モデルを提案する。ポアソンクラスタ過程を用いてユーザーのカバレッジとエルゴディックレートを分析し、カバレッジ確率およびエルゴディックレートの閉形式式を導出する。RISは新たな視線（LoS）リンクの確立と柔軟な逐次干渉キャンセレーション（SIC）順序の制御を可能にし、スペクトル効率を向上させるが、RISサイズが増加するに従い性能は飽和する。

ABSTRACT

By activating blocked users and altering successive interference cancellation (SIC) sequences, reconfigurable intelligent surfaces (RISs) become promising for enhancing non-orthogonal multiple access (NOMA) systems. The downlink RIS-aided NOMA networks are investigated via stochastic geometry. We first introduce the unique path loss model for RIS reflecting channels. Then, we evaluate the angle distributions based on a Poisson cluster process (PCP) model, which theoretically demonstrates that the angles of incidence and reflection are uniformly distributed. Additionally, we derive closed-form analytical and asymptotic expressions for coverage probabilities of the paired NOMA users. Lastly, we derive the analytical expressions of the ergodic rate for both of the paired NOMA users and calculate the asymptotic expressions for the typical user. The analytical results indicate that 1) the achievable rates reach an upper limit when the length of RIS increases; 2) exploiting RISs can enhance the path loss intercept to improve the performance without influencing the bandwidth. Our results show that 1) RIS-aided NOMA networks have superior performance than the conventional NOMA networks, and 2) the SIC order in NOMA systems can be altered since RISs are able to change the channel quality of NOMA users.

研究の動機と目的

• 現実的な伝搬条件の下でシステム性能を分析するため、RIS支援多セルNOMAネットワークを確率的幾何学的手法でモデル化すること。
• 短距離および長距離両方のシナリオにおいて、入射および反射距離を考慮したRIS反射チャネルのための新規パスロスモデルを開発すること。
• ポアソンクラスタ過程（PCP）モデル下で、入射角および反射角が一様分布に従うことを理論的に証明すること。
• RIS支援ネットワークにおけるNOMAユーザーのカバレッジ確率およびエルゴディックレートの閉形式式を導出すること。
• RISの配置がチャネル品質に与える影響と、柔軟な逐次干渉キャンセレーション（SIC）順序の可能性を調査すること。

提案手法

• 基地局およびユーザーの空間的クラスタリングを捉えるために、ポアソンクラスタ過程（PCP）を用いてRIS支援NOMAネットワークをモデル化する。
• 長距離屋外通信に適した、入射距離と反射距離の積に基づく独自のパスロスモデルを提案する。
• 他の基地局からの干渉のラプラス変換を導出するため、ポアソン点過程（PPP）の確率生成関数（PGFL）を用いる。
• 二項展開近似を用いてRician fadingチャネルの分布をモデル化し、信号対干渉加算ノイズ比（SINR）の解析を可能にする。
• キャンベルの定理および一般化超幾何関数を用いて、期待干渉およびカバレッジ確率を計算する。
• モーメント生成関数近似を用いて、高SNRおよび大規模RIS条件下でのエルゴディックレートの漸近的式を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 入射および反射距離の和または積に基づくRISパスロスモデルの違いは何か？また、屋外多セルシナリオにおいてどちらがより適しているか？
• RQ2 ポアソンクラスタ過程モデル下で、RIS支援NOMAネットワークにおける入射角および反射角の分布は何か？
• RQ3 RISの配置が多セル環境下におけるNOMAユーザーのカバレッジ確率に与える影響は何か？
• RQ4 RIS支援ネットワークにおけるペaired NOMAユーザーのエルゴディックレートの解析的式は何か？また、RISサイズに伴いどのようにスケーリングされるか？
• RQ5 RISはユーザーのチャネル品質を変化させることで、NOMAシステムにおけるSIC復調順序を変更可能にするか？その性能への影響は何か？

主な発見

• RIS長が増加するに従い、NOMAユーザーの実現可能エルゴディックレートは飽和点に達する。これは、特定のサイズを超えると利得が減少することを示唆する。
• 追加帯域を必要とせず、パスロスのインターセプトを改善することで、スペクトル効率およびユーザーのカバレッジを向上させる。
• カバレッジ確率およびエルゴディックレートの閉形式および漸近的式が導出され、さまざまなネットワーク条件での性能評価が可能になる。
• SIC順序はRISビームフォーミングにより動的に変更可能であり、弱いユーザーのチャネル品質を向上させることで、より良いユーザーペアリングとレートの公平性が実現可能となる。
• ポアソンクラスタ過程モデルは、入射角および反射角が一様分布に従うことを確認し、確率的幾何学的フレームワークの妥当性を裏付けた。
• 数値結果から、特にセルエッジユーザーにおいて、RIS支援NOMAは従来のNOMAを上回るカバレッジおよびレート性能を示している。