[논문 리뷰] Intelligent User Clustering and Robust Beamforming Design for UAV-NOMA Downlink

Yanqing Xu, Fang Fang외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 10.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 32인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 불완전한 채널 상태 정보(CSI) 하에서 UAV-NOMA 다운링크 시스템을 위한 지능형 사용자 클러스터링 및 강건한 비음향형 보상 설계를 제안한다. k-means++ 기반 클러스터링 알고리즘과 이론적으로 랭크-일치 솔루션 보장을 갖춘 정수형 프로그래밍 기반의 보상 설계 방법(SDR)을 사용하여, 중앙집중식이 아니며 저복잡도이자 저전력 효율적인 전송을 가능하게 하며, CSI 불확실성 하에서도 QoS를 보장한다.

ABSTRACT

In this work, we consider a downlink NOMA network with multiple single-antenna users and multi-antenna UAVs. In particular, the users are spatially located in several clusters by following the Poisson Cluster Process and each cluster is served by a hovering UAV with NOMA. For practical considerations, we assume that only imperfect CSI of each user is available at the UAVs. Based on this model, the problem of joint user clustering and robust beamforming design is formulated to minimize the sum transmission power, and meanwhile, guarantee the QoS requirements of users. Due to the integer variables of user clustering, coupling effects of beamformers, and infinitely many constraints caused by the imperfect CSI, the formulated problem is challenging to solve. For computational complexity reduction, the original problem is divided into user clustering subproblem and robust beamforming design subproblem. By utilizing the users' position information, we propose a k-means++ based unsupervised clustering algorithm to first deal with the user clustering problem. Then, we focus on the robust beamforming design problem. To attain insights on solving the robust beamforming design problem, we firstly investigate the problem with perfect CSI, and the associated problem is shown can be solved optimally. Secondly, for the problem in the general case with imperfect CSI, an SDR based method is proposed to produce a suboptimal solution efficiently. Moreover, we provide a sufficient condition under which the SDR based approach can guarantee to obtain an optimal rank-one solution, which is theoretically analyzed. Finally, an alternating direction method of multipliers based algorithm is proposed to allow the UAVs to perform robust beamforming design in a decentralized fashion efficiently. Simulation results demonstrate the efficacy of the proposed algorithms and transmission scheme.

연구 동기 및 목표

• 불완전한 CSI가 존재하는 UAV-NOMA 다운링크 시스템에서의 공동 사용자 클러스터링 및 강건한 보상 설계 문제를 해결한다.
• CSI 불확실성 하에서도 모든 사용자의 품질보증(QoS)을 보장하면서 총 전송 전력을 최소화한다.
• 공동 문제를 사용자 클러스터링 및 보상 설계 하위문제로 분해함으로써 계산 복잡도를 감소시킨다.
• 교차 방식 다중 승수법(ADMM) 알고리즘을 통해 UAV들이 중앙 집중식 조율 없이 독립적으로 보상 설계를 수행할 수 있도록 한다.
• SDR 기반 보상 설계 솔루션이 랭크-일치 보상 벡터를 달성할 수 있는 이론적 조건을 제공하여 실용적 적용 가능성을 보장한다.

제안 방법

• 사용자 위치 정보를 활용하여 사용자 클러스터를 형성하는 k-means++ 기반 비지도 클러스터링 알고리즘을 사용한다.
• 원래의 정수형 혼합, 비볼록 문제를 사용자 클러스터링 및 강건한 보상 설계 하위문제로 분해한다.
• CSI 불확실성으로 인해 무한히 많은 제약 조건을 가진 볼록 최적화 문제로 강건한 보상 설계 문제를 변환하기 위해 정수형 프로그래밍 기반의 보완(SDR)을 적용한다.
• S-Lemma를 활용하여 강건한 제약 조건을 선형 행렬 부등식(LMI)로 재구성함으로써 효율적인 SDR 기반 해법을 가능하게 한다.
• SDR 해가 항상 랭크-일치임을 보장하는 충분조건을 유도하여 실용적 구현을 위한 타당한 보상 벡터를 확보한다.
• UAV들이 중앙 집중식 조율 없이 독립적으로 보상 벡터를 계산할 수 있도록 ADMM 기반의 탈중앙화 알고리즘을 개발한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공간적으로 분포된 사용자를 가진 UAV-NOMA 시스템에서 사용자 클러스터링을 어떻게 효율적으로 수행할 수 있는가?
• RQ2 다중 UAV, 다중 사용자 NOMA 다운링크 시스템에서 불완전한 CSI 하에서 최적의 강건한 보상 설계는 무엇인가?
• RQ3 SDR 기반 보상 설계 솔루션이 랭크-일치 보상 벡터를 달성할 수 있는 조건는 무엇인가? 이는 실용적 전송을 보장한다.
• RQ4 신호 전송 오버헤드를 줄이기 위해 보상 설계를 어떻게 탈중앙화 방식으로 수행할 수 있는가?
• RQ5 CSI 불확실성 하에서 제안된 방식의 성능 향상은 합산 전력 절감 및 QoS 보장 측면에서 어떠한가?

주요 결과

• k-means++ 기반 클러스터링 알고리즘이 공간 분포에 기반한 사용자 그룹화를 효과적으로 수행하여 클러스터 간 간섭을 감소시킨다.
• SDR 기반 보상 설계는 충분 조건 하에 이론적으로 랭크-일치 보상 벡터를 확보하는 부분 최적 해를 달성한다.
• 랭크-일치 솔루션을 위한 충분 조건는 KKT 조건과 보상 벡터 및 이중 변수의 구조를 기반으로 도출된다.
• ADMM 기반 탈중앙화 알고리즘은 최소한의 조율으로 UAV 간 효율적인 분산 보상 설계 계산을 가능하게 한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방식이 불완전한 CSI 하에서도 뚜렷한 합산 전력 절감을 달성하면서도 QoS 요구사항을 유지함을 확인한다.
• 강건한 보상 설계는 고속도 또는 고진동 환경의 UAV에서 발생하는 CSI 오차로 인한 성능 저하를 효과적으로 완화한다.