[논문 리뷰] Evolution of NOMA Toward Next Generation Multiple Access (NGMA).

Yuanwei Liu, Shuowen Zhang외 6명|arXiv (Cornell University)|2021. 08. 10.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 234인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 다중 안테나 기반의 비직교 다중접근(NOMA)을 바탕으로 한 차세대 다중접근(NGMA)을 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 이는 다운링크 및 업링크 전송을 통합하며, NOMA의 용량 한계 분석, 후보 기법 탐색, 최적화 및 머신러닝 기법을 활용하여 대량의 연결성과 낮은 지연, 높은 스펙트럼 효율성을 실현한다.

ABSTRACT

Due to the explosive growth in the number of wireless devices and diverse wireless services, such as virtual/augmented reality and Internet-of-Everything, next generation wireless networks face unprecedented challenges caused by heterogeneous data traffic, massive connectivity, and ultra-high bandwidth efficiency and ultra-low latency requirements. To address these challenges, advanced multiple access schemes are expected to be developed, namely next generation multiple access (NGMA), which are capable of supporting massive numbers of users in a more resource- and complexity-efficient manner than existing multiple access schemes. As the research on NGMA is in a very early stage, in this paper, we explore the evolution of NGMA with a particular focus on non-orthogonal multiple access (NOMA), i.e., the transition from NOMA to NGMA. In particular, we first review the fundamental capacity limits of NOMA, elaborate the new requirements for NGMA, and discuss several possible candidate techniques. Moreover, given the high compatibility and flexibility of NOMA, we provide an overview of current research efforts on multi-antenna techniques for NOMA, promising future application scenarios of NOMA, and the interplay between NOMA and other emerging physical layer techniques. Furthermore, we discuss advanced mathematical tools for facilitating the design of NOMA communication systems, including conventional optimization approaches and new machine learning techniques. Next, we propose a unified framework for NGMA based on multiple antennas and NOMA, where both downlink and uplink transmission are considered, thus setting the foundation for this emerging research area. Finally, several practical implementation challenges for NGMA are highlighted as motivation for future work.

연구 동기 및 목표

• IoT 및 AR/VR와 같은 신규 서비스에 의해 이끌리는 차세대 무선 네트워크에서 대량의 연결성, 초저지연, 고스펙트럼 효율성의 과제를 해결하기 위해.
• 이주 다중접근 기법이 이질적인 트래픽과 대량의 장치 연결을 지원하는 데에서 나타나는 한계를 규명하기 위해.
• 다운링크 및 업링크 전송을 모두 지원하는 NOMA와 다중 안테나를 통합한 통합 NGMA 프레임워크를 제안하기 위해.
• 스펙트럼 효율성 및 사용자 공정성 측면에서 NGMA 성능 향상에 가장 유망한 물리계층 기법과 수학적 도구(최적화 및 머신러닝 포함)를 탐색하기 위해.
• 향후 NGMA 구현 및 표준화를 이끄는 데 도움이 되도록 실용적 구현 과제를 강조하기 위해.

제안 방법

• NGMA 진화의 기초를 마련하기 위해 NOMA의 기본 용량 한계를 검토하기 위해.
• 대량의 연결성, 낮은 지연, 고스펙트럼 효율성과 같은 NGMA의 새로운 요구사항을 분석하기 위해.
• 빔포밍 및 공간 multiplexing 이득을 강조하는 방식으로 NOMA를 위한 다중 안테나 기법을 검토하기 위해.
• 지능형 반사 표면 및 테라헤르츠 통신과 같은 신규 물리계층 기법과 NOMA 간의 상호작용을 조사하기 위해.
• 기존 최적화 방법과 머신러닝 기법을 통합하여 강인하고 적응형 NOMA 시스템을 설계하기 위해.
• 다운링크 및 업링크 전송을 모두 지원하며 자원 할당을 확장 가능한 방식으로 구현하는 통합 NGMA 프레임워크를 제안하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 향후 무선 네트워크에서 NOMA는 어떻게 확장 가능하고 효율적인 기반 기반으로 진화하여 차세대 다중접근(NGMA)이 될 수 있는가?
• RQ2 스펙트럼 효율성 및 사용자 공정성 측면에서 NGMA 성능 향상에 가장 유망한 물리계층 기법은 무엇인가?
• RQ3 다중 안테나 시스템은 어떻게 효과적으로 NOMA와 통합되어 대량의 연결성과 저지연 서비스를 지원할 수 있는가?
• RQ4 최적화 및 머신러닝과 같은 고급 수학적 도구는 실용적인 NGMA 시스템 설계를 가능하게 하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 이론에서 실세계 구현으로의 전환을 위해 반드시 해결되어야 할 주요 구현 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 논문은 NOMA가 고복잡도, 고스펙트럼 효율성 기반의 NGMA를 제공함을 입증하며, 전력 도메인 중첩을 통한 동시 사용자 멀티플렉싱을 가능하게 한다.
• 다중 안테나 기법은 다운링크 및 업링크 환경 모두에서 사용자 분리 및 간섭 관리 향상으로써 NOMA 성능을 크게 향상시킨다.
• 지능형 반사 표면 및 테라헤르츠 통신과 같은 신규 물리계층 기술과 NOMA의 통합은 향후 NGMA 시스템에 강력한 잠재력을 지닌다.
• 머신러닝 기법은 특히 동적이고 이질적인 환경에서 NOMA 자원 할당 및 사용자 쌍화 최적화에 유망한 길을 제공한다.
• NOMA와 다중 안테나를 기반으로 한 제안된 통합 NGMA 프레임워크는 대량의 연결성과 초신뢰성 저지연 통신을 지원하기 위한 확장 가능하고 유연한 아키텍처를 제공한다.
• 하드웨어 손상, 채널 추정 정확도, 피드백 오버헤드와 같은 실용적 과제들이 NGMA 구현의 주요 장벽으로 규명되었으며, 향후 연구가 필요하다.