[논문 리뷰] Exploiting NOMA for UAV Communications in Large-Scale Cellular Networks

Tianwei Hou, Yuanwei Liu외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 05.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 41인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 대규모 셀룰러 네트워크에서 스태티스틱 기하학을 활용해 드론과 사용자 분포를 모델링함으로써, NOMA 기반 UAV 통신 프레임워크를 제안한다. 드론 중심 및 사용자 중심 전략을 도입하여 오픈로드 및 비상 통신을 수행하며, 불완전한 SIC 조건 하에서 정확한 커버리지 확률 표현식을 유도한다. 이는 ipSIC 계수는 성능에 결정적인 영향을 미치며, 전력 할당 및 전송률을 최적화할 경우 NOMA가 OMA보다 뚜렷이 뛰어나다는 것을 보여준다.

ABSTRACT

This paper advocates a pair of strategies in non-orthogonal multiple access (NOMA) in unmanned aerial vehicles (UAVs) communications, where multiple UAVs play as new aerial communications platforms for serving terrestrial NOMA users. A new multiple UAVs framework with invoking stochastic geometry technique is proposed, in which a pair of practical strategies are considered: 1) the UAV-centric strategy for offloading actions and 2) the user-centric strategy for providing emergency communications. In order to provide practical insights for the proposed NOMA assisted UAV framework, an imperfect successive interference cancelation (ipSIC) scenario is taken into account. For both UAV-centric strategy and user-centric strategy, we derive new exact expressions for the coverage probability. We also derive new analytical results for orthogonal multiple access (OMA) for providing a benchmark scheme. The derived analytical results in both user-centric strategy and UAV-centric strategy explicitly indicate that the ipSIC coefficient is a dominant component in terms of coverage probability. Numerical results are provided to confirm that i) for both user-centric strategy and UAV-centric strategy, NOMA assisted UAV cellular networks is capable of outperforming OMA by setting power allocation factors and targeted rate properly; and ii) the coverage probability of NOMA assisted UAV cellular framework is affected to a large extent by ipSIC coefficient, target rates and power allocations factors of paired NOMA users.

연구 동기 및 목표

• 드론 기반 셀룰러 네트워크에서 효율적인 스펙트럼 및 에너지 사용을 해결하기 위해.
• 재난 상황 및 일시적 행사에서 드론을 공중 기지국으로 활용하여 연결성을 향상시키기 위해.
• NOMA를 UAV 네트워크에 통합함으로써 스펙트럼 및 에너지 효율성을 향상시키기 위해.
• 스태티스틱 기하학을 활용해 대규모 UAV 네트워크의 커버리지 성능을 모델링하고 분석하기 위해.
• 실제의 불완전한 SIC 조건 하에서 NOMA와 OMA의 성능을 비교하기 위해.

제안 방법

• 드론 및 사용자 분포에 대해 포아송 점 프로세스를 사용한 대규모 UAV 네트워크 모델을 제안한다.
• 스태티스틱 기하학을 적용하여 간섭 드론 및 사용자로부터의 간섭의 라플라스 변환을 유도한다.
• LoS 및 비LoS 성분을 포함한 나카가미-m fading을 소규모 fading에 모델링한다.
• 가장 강력한 간섭 드론을 거리 R에서 분리하기 위해 포아송 홀 프로세스(Poisson Hole Process, PHP)를 사용한다.
• 불완전한 연속 간섭 제거(ipSIC) 조건 하에서 드론 중심 및 사용자 중심 전략의 정확한 커버리지 확률 표현식을 유도한다.
• 수신기에서 슈퍼포지션 코드화 및 SIC를 고려한 전력 도메인 NOMA를 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 NOMA는 OMA 대비 드론 기반 셀룰러 네트워크에서 커버리지 확률을 어떻게 향상시키는가?
• RQ2 NOMA 기반 UAV 네트워크에서 불완전한 SIC 계수는 커버리지 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 전력 할당 요소와 목표 전송률은 NOMA 기반 UAV 시스템의 커버리지 확률에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 스태티스틱 기하학 하에서 드론 중심 및 사용자 중심 전략의 분석적 성능 한계는 무엇인가?
• RQ5 거리 R에 위치한 가장 강력한 간섭자에 의한 영향은 시스템 커버리지에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 전력 할당 요소와 목표 전송률을 적절히 최적화할 경우 NOMA는 커버리지 확률에서 OMA를 뛰어넘는다.
• 불완전한 SIC 계수는 드론 중심 및 사용자 중심 전략 양쪽에서 커버리지 확률에 결정적인 영향을 미친다.
• 불완전한 SIC는 커버리지 확률을 심각하게 악화시키며, 이는 강건한 수신기 설계의 필요성을 강조한다.
• 유도된 정확한 커버리지 확률 표현식은 NOMA 및 OMA 모두에 적용 가능하여 직접적인 성능 비교를 가능하게 한다.
• 거리 R에 위치한 가장 강력한 간섭자는 상당한 영향을 미치며, 포아송 홀 프로세스를 통해 이를 배제함으로써 분석의 용이성과 정확성이 향상된다.
• 수치 결과는 파arameter를 최적화한 NOMA가 UAV 네트워크에서 OMA보다 더 높은 스펙트럼 효율성과 높은 신뢰성을 확보함을 확인한다.