[논문 리뷰] Adaptive Multi-User Clustering and Power Allocation for NOMA Systems with Imperfect SIC

Nemalidinne Siva Mouni, M. Pavan Reddy외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 03. 29.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 불완전한 순차적 인터패턴 제거(SIC) 조건 하에서 비직교 다중접속(NOMA) 시스템을 위한 적응형 다중 사용자 군집화(AMUC) 및 전력 할당 방식을 제안한다. NOMA의 전송률이 오목 다중접속(OMA)의 전송률을 초과하도록 보장하기 위해 전력 할당 요소와 SIC 비완전성 수준에 대한 분석적 경계를 도출하였으며, 전송률 향상 기준에 따라 군집을 재귀적으로 분할하는 군집화 알고리즘을 설계하였다. 주요 기여는 실용적인 SIC 비완전성 조건 하에서도 전송률을 보장하는 저복잡도 알고리즘으로, 스펙트럼 효율성을 향상시킨다는 점이다.

ABSTRACT

Non-orthogonal multiple access (NOMA) is recognized as a promising radio access technique for the next generation wireless systems. We consider a practical downlink NOMA system with imperfect successive interference cancellation and derive bounds on the power allocation factors for a given number of users in each cluster. We propose a minimum signal-to-interference-plus-noise ratio difference criterion between two successive NOMA users in a cluster of users to achieve higher rates than an equivalent orthogonal multiple access (OMA) system. We then propose adaptive multi-user clustering and power allocation algorithms for downlink NOMA systems. Through extensive simulations, we show that the proposed algorithms achieve higher rates than the state-of-the-art algorithms.

연구 동기 및 목표

• 불완전한 SIC 조건 하에서 NOMA 시스템의 사용자 군집화 및 전력 할당 문제를 해결함으로써, 기존의 접근 방식이 전송률 향상을 보장하지 못할 수 있는 문제를 해결하고자 한다.
• NOMA 전송률가 OMA 전송률를 초과하도록 보장하기 위해 전력 할당 요소에 대한 분석적 하한선과 SIC 비완전성 매개변수에 대한 상한선을 유도하고자 한다.
• 전송률 향상 기준에 따라 재귀적으로 군집을 분할하는 저복잡도의 적응형 군집화 알고리즘을 설계하여 스펙트럼 효율성을 극대화하고자 한다.
• 유도된 경계 기반으로 가장 약한 사용자부터 시작하여 최소 필수 전력량을 할당하고 잔여 전력을 가장 강한 사용자에게 할당하는 전력 할당 전략을 제공하고자 한다.
• 포아송 분포를 따르는 기지국과 사용자로 구성된 현실적인 도시 셀룰러 환경에서 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 성능을 검증하고자 한다.

제안 방법

• NOMA 전송률가 OMA 전송률를 초과해야 한다는 조건을 바탕으로 전력 할당 요소 αi에 대한 하한선을 도출하여 부등식 (13)을 유도한다.
• 경계 표현을 단순화하기 위해 함수 F(γ_i^OMA)를 도입하고, 이를 통해 δi를 정의하며, 군집화 제약 조건을 수립하는 데 사용한다.
• NOMA 전송률 향상 조건을 충족하지 못할 경우 군집을 두 부분으로 나누는 AMUC 알고리즘을 제안하며, 통신 효율성을 유지하기 위해 근거리-원거리 쌍지기 전략을 적용한다.
• 유도된 하한선을 기반으로 가장 약한 사용자(Gth)부터 시작하여 재귀적 전력 할당을 적용하고, 잔여 전력을 가장 강한 사용자에게 할당하여 합산 전송률을 극대화한다.
• 군집화와 전력 할당을 통합하기 위해 의사코드(알고리즘 1)를 사용하며, 복잡도는 O((2N/G)(G log₂G − (1−G)/(1−log₂G)))로 분석한다.
• 도시 환경에서 포아송 분포를 따르는 기지국과 사용자를 가정한 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 다양한 군집 크기에서의 스펙트럼 효율성을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SIC 비완전성 조건이 존재할 때, NOMA 사용자가 OMA보다 더 높은 전송률을 확보하기 위해 필요한 최소 전력 할당 요소는 얼마인가?
• RQ2 SIC 비완전성 수준(β)은 어떻게 제한되어야 하여 NOMA 전송률 향상이 OMA를 초과할 수 있도록 보장할 수 있는가?
• RQ3 어떤 군집화 전략이 불완전한 SIC 조건 하에서도 다중 사용자 NOMA가 OMA보다 더 높은 스펙트럼 효율성을 달성하도록 보장할 수 있는가?
• RQ4 전송률 향상 조건을 충족하면서도 합산 전송률을 극대화하기 위해 전력 할당은 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ5 제안된 적응형 군집화 및 전력 할당 알고리즘의 최악의 경우 시간 복잡도는 얼마인가?

주요 결과

• 식 (13)에 도출된 αi에 대한 하한선은 조건이 충족될 경우 임의의 사용자 i에 대해 R_i^NOMA > R_i^OMA 를 보장한다.
• 제안된 AMUC 알고리즘은 전송률 향상 조건을 충족하지 못할 경우 군집을 재귀적으로 분할함으로써 기존 군집화 방식보다 더 높은 스펙트럼 효율성을 달성한다.
• 시뮬레이션 결과, 최적의 군집 크기에서 세포 스펙트럼 효율성이 향상되며, 64명의 사용자가 존재하는 고려된 시나리오에서는 G=8에서 최고 성능를 기록한다.
• 유도된 경계 기반 전력 할당 전략은 각 사용자에게 최소 필수 전력량을 할당하고, 잔여 전력을 가장 강한 사용자에게 배분함으로써 합산 전송률을 극대화한다.
• AMUC 알고리즘의 최악의 경우 복잡도는 O((2N/G)(G log₂G − (1−G)/(1−log₂G)))이며, 실용적 구현에 적합한 확장성과 효율성을 지닌다.
• β가 유도된 상한선 이내에 유지될 경우, 불완전한 SIC 조건 하에서도 알고리즘이 여전히 전송률 향상을 유지한다.