[논문 리뷰] Multiple Antenna Assisted Non-Orthogonal Multiple Access

Yuanwei Liu, Hong Xing외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 24.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 13인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 다중 안테나를 활용한 비직교 다중접속(MIMO-NOMA)을 조사하여, 공간 multiplexing와 beamforming을 활용함으로써 MIMO-OMA보다 더 높은 스펙트럼 효율성을 달성할 수 있음을 보여준다. MIMO-NOMA의 범용 beamformer 기반 및 클러스터 기반 설계를 제안하고, 단일 대역 및 다중 대역 시스템에서의 자원 할당을 분석하며, 구현 시 고려해야 할 실용적 과제와 해결책을 제시함으로써 5G 네트워크에서의 주요 열린 연구 방향을 강조한다.

ABSTRACT

Non-orthogonal multiple access (NOMA) is potentially capable of circumventing the limitations of the classic orthogonal multiple access schemes, hence it has recently received significant research attention both in industry and academia. This article is focused on exploiting multiple antenna techniques in NOMA networks, with an emphasis on investigating the rate region of multiple-input multiple-output (MIMO)-NOMA, whist reviewing two popular multiple antennas aided NOMA structures, as well as underlining resource management problems of both single-carrier and multi-carrier MIMO-NOMA networks. This article also points out several effective methods of tackling the practical implementation constraints of multiple antenna NOMA networks. Finally, some promising open research directions are provided in context of multiple antenna aided NOMA.

연구 동기 및 목표

• 정보 이론적 시각에서 MIMO-NOMA가 MIMO-OMA보다 스펙트럼 효율성을 얼마나 향상시킬 수 있는지 분석하기.
• 주로 사용되는 두 가지 MIMO-NOMA 시스템 아키텍처인 beamformer 기반 및 클러스터 기반 설계를 조사하기.
• 단일 대역 및 다중 대역 MIMO-NOMA 네트워크에서의 자원 할당 과제를 해결하기.
• 하드웨어 복잡성 및 보안 취약성과 같은 실용적 제약 조건을 식별하고 해결책을 제안하기.
• 미래의 5G 및 그 이상 네트워크에서 MIMO-NOMA의 유망한 열린 연구 방향을 제시하기.

제안 방법

• 동일한 자원 블록 내에서 전송단에서 초과 합성 코드(Superposition Coding, SC)를 사용하고 수신단에서 연속 간섭 제거(Successive Interference Cancellation, SIC)를 적용하여 전력 도메인에서 사용자를 다중접속화한다.
• 더러운 종이 코드(Dirty Paper Coding, DPC)와 비교하여 MIMO-NOMA의 실현 가능한 전송률 영역을 분석함으로써, 고정된 복원 순서 조건 하에서 NOMA의 전송률 영역이 DPC의 부분집합임을 보여준다.
• 유저별 채널을 생성하고 스펙트럼 효율을 향상시키기 위해 방향성 beamforming을 활용한 beamformer 기반 MIMO-NOMA 설계를 제안한다.
• 채널 품질에 따라 사용자를 그룹화함으로써 효율적인 전력 및 beam 할당을 가능하게 하는 클러스터 기반 MIMO-NOMA를 도입한다.
• RF 체인 비용을 줄이고 채널 순서를 단순화하기 위해 안테나 선택(Analog Selection, AS)을 적용하여 MIMO-NOMA를 성능-복잡도 트레이드오프를 고려한 SISO-NOMA로 변환한다.
• 외부 및 내부 도청자로부터의 보안을 확보하기 위해 인공 노이즈(AN) 주입을 통한 물리계층 보안(PLS)을 통합한다. 특히 채널 조건이 비대칭인 상황에서 효과적이다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실현 가능한 전송률 영역 측면에서 MIMO-NOMA가 MIMO-OMA보다 이론적으로 얼마나 더 높은 스펙트럼 효율성을 달성할 수 있는가?
• RQ2 beamforming과 클러스터링은 MIMO-NOMA에서 어떻게 효과적으로 적용되어 시스템 성능을 향상시키고 이질적인 QoS 요구사항을 충족시킬 수 있는가?
• RQ3 단일 대역 및 다중 대역 MIMO-NOMA 시스템에서의 주요 자원 할당 과제는 무엇이며, 어떻게 해결할 수 있는가?
• RQ4 하드웨어 복잡성, 피드백 오버헤드, 보안 위협과 같은 실용적 제약 조건은 MIMO-NOMA에서 어떻게 완화될 수 있는가?
• RQ5 특히 대량 MIMO 및 밀리미터파 시스템을 고려할 때, 5G 및 그 이상에서 MIMO-NOMA의 가장 유망한 열린 연구 방향은 무엇인가?

주요 결과

• MIMO-NOMA는 beamforming과 공간 다중접속을 통해 공간 자유도를 활용함으로써 MIMO-OMA보다 더 큰 스펙트럼 효율성을 달성한다.
• MIMO-NOMA의 전송률 영역은 DPC의 전송률 영역의 엄밀한 부분집합이지만, 일정 조건(예: 준열화 조건) 하에서는 DPC 수준의 성능을 달성할 수 있다.
• 안테나 선택(AS)은 RF 체인 수를 줄이고 채널 순서를 단순화함으로써 성능-복잡도 트레이드오프를 유리하게 만들며, 실제로 MIMO-NOMA를 SISO-NOMA로 변환한다.
• 인공 노이즈(AN) 주입을 통한 물리계층 보안은 외부 및 내부 도청자로부터의 위협을 효과적으로 방지할 수 있으며, 특히 사용자 간 채널 조건이 비대칭일 경우 유용하다.
• 포아송 클러스터 프로세스(PCP) 기반의 스토케스틱 기하학적 모델링은 공간 랜덤성을 고려한 대규모 MIMO-NOMA 네트워크 분석을 위한 더 현실적인 프레임워크를 제공한다.
• 전송 전처리 및 검출기 설계에 의존하는 바탕으로 최적의 SIC 복원 순서 설계 문제는 MIMO-NOMA에서 여전히 열린 과제이며, 대부분의 기존 연구는 부분 최적 순서에 의존하고 있다.