[論文レビュー] URLLC and eMBB Coexistence in MIMO Non-orthogonal Multiple Access Systems

Qimei Chen, Jiajia Wang+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 13, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 30被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、動的ユーザークラスタリング、低複雑性のユーザー選択のためのGale-Shapleyマッチング、および反復的SCA/D.C.プログラミングに基づくパワー割当アルゴリズムを用いて、MIMO-NOMAシステムにおけるURLLCとeMBBの共存のための共同ユーザー選択およびパワー割当方式を提案する。この手法は、eMBBデータレートを最大化するとともにURLLCの遅延要件を満たし、スペクトル効率および信頼性においてベースライン手法を上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

Enhanced mobile broadband (eMBB) and ultrareliable and low-latency communications (URLLC) are two major expected services in the fifth-generation mobile communication systems (5G). Specifically, eMBB applications support extremely high data rate communications, while URLLC services aim to provide stringent latency with high reliability communications. Due to their differentiated quality-of-service (QoS) requirements, the spectrum sharing between URLLC and eMBB services becomes a challenging scheduling issue. In this paper, we aim to investigate the URLLC and eMBB coscheduling/coexistence problem under a puncturing technique in multiple-input multiple-output (MIMO) non-orthogonal multiple access (NOMA) systems. The objective function is formulated to maximize the data rate of eMBB users while satisfying the latency requirements of URLLC users through joint user selection and power allocation scheduling. To solve this problem, we first introduce an eMBB user clustering mechanism to balance the system performance and computational complexity. Thereafter, we decompose the original problem into two subproblems, namely the scheduling problem of user selection and power allocation. We introduce a Gale-Shapley (GS) theory to solve with the user selection problem, and a successive convex approximation (SCA) and a difference of convex (D.C.) programming to deal with the power allocation problem. Finally, an iterative algorithm is utilized to find the global solution with low computational complexity. Numerical results show the effectiveness of the proposed algorithms, and also verify the proposed approach outperforms other baseline methods.

研究の動機と目的

• 5Gネットワークにおける、相互に矛盾するQoS要件を有する超信頼性低遅延通信（URLLC）と拡張モバイルブロードバンド（eMBB）サービスの共存に起因する課題に対処すること。
• MIMO-NOMAシステムにおいて、厳格なURLLCの遅延および信頼性制約を満たしつつ、eMBBデータレートを最大化すること。
• 動的eMBBユーザークラスタリングとパunction（打ち切り）に基づくリソース共有を通じて、計算複雑性を低減し、スペクトル効率を向上させること。
• ゲーム理論的および凸最適化技術を用いて、ユーザー選択とパワー割当を共同最適化すること。

提案手法

• システム性能と計算複雑性のバランスを取るために、動的で最大最小eMBBユーザークラスタリング機構を導入する。
• 低複雑性と安定マッチングを実現するため、Gale-Shapleyマッチングアルゴリズムをユーザー選択問題の解決に適用する。
• 逐次凸近似（SCA）および凸差（D.C.）プログラミングを用いて、パワー割当問題を部分問題に分解する。
• SCAとD.C.プログラミングを統合した反復アルゴリズムを構築し、低複雑性でグローバル解に収束させる。
• URLLCユーザーが進行中のeMBB伝送の特定のミニスロットを中断するパunctionメカニズムを採用する。
• eMBBユーザーの性能劣化を定量化するために、線形レート損失モデルを用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MIMO-NOMAシステムにおいて、eMBBのスペクトル効率を損なわせることなく、URLLCとeMBBサービスを効率的に共同スケジューリングする方法は何か？
• RQ2 MIMO-NOMAにおけるURLLC-eMBB共存において、システム性能と計算複雑性のバランスを取るユーザークラスタリング戦略は何か？
• RQ3 Gale-Shapleyマッチングアルゴリズムは、パunctionを伴うMIMO-NOMA環境において、ユーザー選択問題を効果的に解けるか？
• RQ4 非凸制約下でパワー割当を最適化することで、eMBBレートを最大化するとともにURLLCの遅延要件を満たす方法は何か？
• RQ5 提案手法は、ベースライン手法と比較して、スペクトル効率および信頼性の観点でどの程度の性能向上を達成できるか？

主な発見

• 提案手法は、ベースライン手法と比較して顕著なスペクトル効率の向上を達成しており、数値結果からeMBBデータレートとURLLC信頼性の両面で優れた性能を示している。
• 動的ユーザークラスタリング機構により、計算複雑性が顕著に低減されつつも、高いシステム性能を維持している。
• Gale-Shapleyに基づくユーザー選択は、安定的かつ低複雑性のマッチングを実現し、公平かつ効率的なURLLCアクセスを保証している。
• 反復的SCAおよびD.C.プログラミングに基づくパワー割当アルゴリズムは、低計算コストでグローバル解に収束する。
• パunctionメカニズムにより、効率的なリソース再利用が可能となり、eMBBレート損失を最小限に抑えつつURLLCの遅延制約を満たしている。
• 提案手法は、[7]で提示された既存手法よりも優れており、資源利用効率が低く、QoS制約を無視しているという欠点を有する。