[論文レビュー] State of the Art, Taxonomy, and Open Issues on Cognitive Radio Networks with NOMA

Fuhui Zhou, Yongpeng Wu+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2018

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 12被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、非直交多重アクセス（NOMA）で強化された認知無線ネットワーク（CRNs）に関する包括的なサーベイを提供し、運用パラダイム、有効化技術、設計目的、最適化特性に基づいて既存の研究を分類するための分類法を提案している。干渉管理、セキュリティ、mmWave統合、協調伝送、ハイブリッドOMA-NOMA、ロバストなリソース割り当てといった主な課題を特定し、5G以降のネットワークにおけるスペクトル効率の向上とマスコネクティビティの実現に向けた重要な知見を提供している。

ABSTRACT

The explosive growth of mobile devices and the rapid increase of wideband wireless services call for advanced communication techniques that can achieve high spectral efficiency and meet the massive connectivity requirement. Cognitive radio (CR) and non-orthogonal multiple access (NOMA) are envisioned to be important solutions for the fifth generation wireless networks. Integrating NOMA techniques into CR networks (CRNs) has the tremendous potential to improve spectral efficiency and increase the system capacity. However, there are many technical challenges due to the severe interference caused by using NOMA. Many efforts have been made to facilitate the application of NOMA into CRNs and to investigate the performance of CRNs with NOMA. This article aims to survey the latest research results along this direction. A taxonomy is devised to categorize the literature based on operation paradigms, enabling techniques, design objectives and optimization characteristics. Moreover, the key challenges are outlined to provide guidelines for the domain researchers and designers to realize CRNs with NOMA. Finally, the open issues are discussed.

研究の動機と目的

• 非直交多重アクセス（NOMA）技術と統合された認知無線ネットワーク（CRNs）の最新動向を包括的にレビューすること。
• NOMAをCRNsに導入する際の主な技術的課題（干渉、セキュリティ、実装の複雑さなど）を特定し、分類すること。
• 運用パラダイム、有効化技術、設計目的、最適化特性に基づいて、既存の文献を体系的に分類するためのテーマ的分類法を提案すること。
• CRNsにおけるNOMAの実用的導入を可能にするための重要な未解決問題と今後の研究方向性を提示すること。
• ハイブリッドNOMA-CRNシステムにおけるスペクトル効率、ユーザー接続、ロバストなリソース割り当てに関する課題を解決するための研究者およびシステム設計者を支援すること。

提案手法

• 運用パラダイム（例：アンダーレイ、オーバーレイ）、有効化技術（例：パワー・ドメイン、コード・ドメインNOMA）、設計目的（例：スペクトル効率、エネルギー効率）、最適化特性に基づいて、CRN-NOMA研究を分類するための多次元分類法を構築した。
• NOMAのCRNsへの統合に関する最近の進展をサーベイし、要約した。特に、逐次干渉キャンセレーション（SIC）、ユーザー同士のペアリング、mmWave帯域におけるビームフォーミングといった技術に焦点を当てた。
• NOMAとOMAを組み合わせたハイブリッド多重アクセス方式を分析し、複数ユーザー環境における干渉管理と受信機の複雑さ低減を目的とした。
• 不完全なチャネル状態情報（CSI）下でのリソース割り当て戦略を評価し、スペクトル効率とエネルギー効率の間でトレードオフを生じるような多目的最適化のロバストな最適化に重点を置いた。
• NOMAベースのCRNsにおける悪意あるセカンドリーユーザーに対する物理層セキュリティメカニズムを検討した。
• オーバーレイCRNsにおける協調伝送のための設計ガイドラインを提案した。この場合、NOMAのセカンドリーユーザー（SUs）がプライマリーユーザー（PUs）を支援することで、スケジューリングの機会を得る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NOMAをどのように認知無線ネットワークに効果的に統合することで、スペクトル効率の向上とマスコネクティビティの支援を達成できるか？
• RQ2 特に干渉管理と受信機の複雑さに注目した場合、NOMAをCRNsに導入する際の主な技術的課題は何か？
• RQ3 複数ユーザーのCRN環境において、性能と実装の複雑さのバランスを取るために、ハイブリッドOMA-NOMA多重アクセス方式をどのように設計できるか？
• RQ4 mmWave通信とNOMAをCRNsに統合する際の主な未解決課題は何か。特にビームフォーミングと信号ブロッキングに関して。
• RQ5 不完全なCSI下で、どのようにしてロバストなリソース割り当てを達成できるか。これにより、CRNsにおけるNOMAを用いた複数ユーザー検出とQoS保護の信頼性を確保できるか？

主な発見

• 従来のOMAを用いたCRNsと比較して、NOMAを統合したCRNsは、特に高密度ユーザー環境において顕著なスペクトル効率の向上を実現している。
• ハイブリッドOMA-NOMA方式は、ユーザーをクラスタにグループ化することで、受信機の複雑さを効果的に低減し、干渉を管理するのに有効である。この場合、NOMAはクラスタ内ユーザーに適用され、OMAはクラスタ間を分離する。
• オーバーレイCRNsにおける協調伝送により、NOMAのSUsがPUsを支援することで、スケジューリングの機会とシステムの公平性が向上するが、最適なユーザースケジューリングが適用されていることが条件である。
• 不完全なCSI下でのロバストなリソース割り当ては、特にスペクトル効率とエネルギー効率といった対立する目的を最適化する際に、性能を維持するために極めて重要である。
• 物理層セキュリティは依然として主要な未解決課題であり、悪意あるSUsがNOMAの非直交的性質を悪用して正当なユーザーに偽装する可能性がある。
• mmWaveとNOMAをCRNsに統合することは、ビームフォーミング設計や信号ブロッキングといった新たな課題をもたらし、複数ユーザー支援のための新しいアクセスメカニズムの開発が求められる。