[논문 리뷰] Dynamic Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) and Orthogonal Multiple Access (OMA) in 5G Wireless Networks

Mina Baghani, Saeedeh Parsaeefard외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 11. 21.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 채널 상태 정보를 기반으로 각 사용자별로 서브대역, 전력, 접근 방식(OmA 또는 NOMA)을 종합적으로 최적화하는 5G 네트워크에서의 동적 다중접속 기술 선택 프레임워크를 제안한다. 스펙트럼 효율성과 처리 비용을 균형 잡는 유틸리티 함수를 사용하여, 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 선형 정수 프로그래밍과 DC 프로그래밍을 조합한 이중 단계 반복 알고리즘을 개발하였으며, 다양한 네트워크 조건에서 정적 OMA 또는 NOMA 방식보다 뛰어난 성능을 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, facilitated via the flexible software defined structure of the radio access units in 5G, we propose a novel dynamic multiple access technology selection among orthogonal multiple access (OMA) and non-orthogonal multiple access (NOMA) techniques for each subcarrier. For this setup, we formulate a joint resource allocation problem where a new set of access technology selection parameters along with power and subcarrier are allocated for each user based on each user's channel state information. Here, we define a novel utility function taking into account the rate and costs of access technologies. This cost reflects both the complexity of performing successive interference cancellation and the complexity incurred to guarantee a desired bit error rate. This utility function can inherently demonstrate the trade-off between OMA and NOMA. Due to non-convexity of our proposed resource allocation problem, we resort to successive convex approximation where a two-step iterative algorithm is applied in which a problem of the first step, called access technology selection, is transformed into a linear integer programming problem, and the nonconvex problem of the second step, referred to power allocation problem, is solved via the difference-of-convex-functions (DC) programming. Moreover, the closed-form solution for power allocation in the second step is derived. For diverse network performance criteria such as rate, simulation results show that the proposed new dynamic access technology selection outperforms single-technology OMA or NOMA multiple access solutions.

연구 동기 및 목표

• 정적 OMA 및 NOMA의 한계, 특히 CSI 정확도에 민감하고 수신기 복잡도가 높은 NOMA의 문제를 해결하기 위해.
• 사용자 채널 조건에 따라 서브대역 기반으로 유연하고 소프트웨어 정의의 동적 OMA 및 NOMA 간 선택을 가능하게 하기 위해.
• QoS 제약 조건 하에서 서브대역, 전력, 접근 기술 선택을 종합적으로 최적화하는 자원 할당 문제를 수립하기 위해.
• NOMA의 처리 비용(특히 SIC 및 BER 요구사항 포함)과 스펙트럼 속도 향상 간의 균형을 잡는 새로운 유틸리티 함수를 도입하기 위해.
• 비볼록 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위해 순차적 볼록 근사 기반 저복잡도 반복 솔루션을 개발하기 위해.

제안 방법

• 접근 기술 선택, 전력 할당, 서브대역 배정을 결정 변수로 하는 종합 자원 할당 문제를 수립한다.
• 합산 속도와 NOMA 처리 복잡도 및 BER 제약 조건을 나타내는 비용 항을 포함한 유틸리티 함수를 도입한다.
• 이중 단계 순차적 볼록 근사 알고리즘을 적용: 첫 번째 단계에서는 선형 정수 프로그래밍을 통해 접근 모드 선택을 해결하고, 두 번째 단계에서는 차분-볼록(DC) 프로그래밍을 통해 전력 할당을 해결한다.
• 두 번째 단계에서 전력 할당에 대한 폐쇄형 해를 유도하여 계산 효율성을 향상시킨다.
• 라그랑주 역할 및 카룩-쿤-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건을 사용하여 전력 할당의 최적성 조건을 유도한다.
• 라그랑주 함수 내에서 이중 변수와 서비스 제공자(SP) 별 비율 제약 조건을 사용하여 간섭 및 QoS 제약 조건을 모델링한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Oma와 NOMA 간의 동적 접근 모드 선택은 5G 네트워크에서 스펙트럼 효율성을 어떻게 향상시키고 복잡성을 줄일 수 있는가?
• RQ2 NOMA의 스펙트럼 속도 향상과 처리 비용 간 최적의 트레이드오프는 무엇이며, 이를 유틸리티 함수에 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ3 여러 서비스 제공자에 대해 QoS 제약 조건 하에서 서브대역, 전력, 접근 모드 할당을 어떻게 종합적으로 최적화할 수 있는가?
• RQ4 이중 단계 반복 알고리즘이 동적 OMA/NOMA 선택으로 인해 발생하는 비볼록 최적화 문제를 효과적으로 해결할 수 있는가?
• RQ5 채널 상태 정보 정확도와 사용자 채널 이득의 차이가 동적 OMA/NOMA 선택의 성능에 미치는 영향은 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 동적 OMA/NOMA 선택 프레임워크는 다양한 네트워크 조건에서 순수 OMA 및 순수 NOMA보다 스펙트럼 효율성이 뛰어나다.
• 유용성 기반 접근 방식은 속도 향상과 NOMA 처리 비용 간의 균형을 효과적으로 반영하여 지능적인 접근 모드 선택을 가능하게 한다.
• 이중 단계 반복 알고리즘은 근사 최적해로 수렴하며, 전력 할당 단계는 계산 효율성을 높이기 위해 폐쇄형 해를 달성한다.
• 시뮬레이션 결과는 사용자 간 채널 이득의 차이가 작을 경우 동적 선택이 시스템 성능을 크게 향상시키며, 이 경우 순수 NOMA가 성능을 떨어뜨린다.
• 최적화 과정에 서비스 제공자별로 특화된 비율 제약 조건을 통합함으로써, 다양한 서비스 제공자의 QoS 요구 조건을 유지할 수 있다.
• 유도된 전력 할당 공식(식 38)은 간섭과 SIC 제약 조건 하에서 NOMA 사용자에 대한 전력 수준을 효율적으로 계산할 수 있도록 한다.