[논문 리뷰] On User Pairing in NOMA Uplink

Mohammad Ali Sedaghat, Ralf R. Müller|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 06.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 28인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 단일 및 다중 안테나 기지국을 갖춘 업링크 비직교 다중접근(NOMA)에서 채널 상태 정보를 활용하여 최적 및 준최적 사용자 쌍화 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 합산 속도를 최대화한다. 분석적으로 최적의 쌍화가 유한 차원에서 랜덤 쌍화보다 현저히 뛰어나며, 대규모 시스템 근사에서 두 방법이 수렴함을 보이며, 제안된 NOMA 기법이 기존 신호 정렬 기반 기법을 능가함을 보여준다.

ABSTRACT

User pairing in Non-Orthogonal Multiple-Access (NOMA) uplink based on channel state information is investigated considering some predefined power allocation schemes. The base station divides the set of users into disjunct pairs and assigns the available resources to these pairs. The combinatorial problem of user pairing to achieve the maximum sum rate is analyzed in the large system limit for various scenarios, and some optimum and sub-optimum algorithms with a polynomial-time complexity are proposed. In the first scenario, $2M$ users and the base station have a single-antenna and communicate over $M$ subcarriers. The performance of optimum pairing is derived for $M ightarrow \infty$ and shown to be superior to random pairing and orthogonal multiple access techniques. In the second setting, a novel NOMA scheme for a multi-antenna base station and single carrier communication is proposed. In this case, the users need not be aware of the pairing strategy. Furthermore, the proposed NOMA scheme is generalized to multi-antenna users. It is shown that random and optimum user pairing perform similarly in the large system limit, but optimum pairing is significantly better in finite dimensions. It is shown that the proposed NOMA scheme outperforms a previously proposed NOMA scheme with signal alignment.

연구 동기 및 목표

• 업링크 NOMA에서 최적 사용자 쌍화의 성능 향상이 랜덤 쌍화 대비 얼마나 되는지 분석적으로 평가하는 것.
• 다양한 시스템 구성에서 최적 및 준최적 사용자 쌍화를 위한 저복잡도, 다항식 시간 알고리즘을 설계하는 것.
• 사용자들이 쌍화 전략을 알 필요가 없도록 하는 새로운 다중 안테나 NOMA 업링크 기법을 제안하여 실용성을 높이는 것.
• 제안된 NOMA 기법을 기존의 신호 정렬 기반 NOMA 및 오рogonal 다중접근(OMA) 기법과 비교하는 것.
• 단일 및 다중 안테나 환경에서 대규모 시스템 근사(M→∞)에서의 점점 증가하는 합산 속도 성능을 유도하는 것.

제안 방법

• 논문은 M개의 서브대역과 2M개의 단일 안테나 사용자로 구성된 업링크 NOMA를 모델링하며, M개의 서로 겹치지 않는 사용자 쌍을 형성하고, 순차적 간섭 제거(SIC) 하에서 합산 속도를 유도한다.
• 대규모 랜덤 행렬 이론을 활용하여 M→∞의 극한에서의 점점 증가하는 합산 속도를 분석하고, 유효 채널 행렬의 고유값 분포의 스틸체스 변환을 유도한다.
• 다중 안테나 기지국의 경우, 사용자들이 쌍화 전략을 알 필요 없이 채널 품질 기반으로 쌍화되는 범위 및 프리코딩을 사용하는 새로운 NOMA 기법을 제안한다.
• 논문은 사용자 채널 이득 순서 기반의 준최적 쌍화 알고리즘을 포함하며, 복잡도는 O(M²)이며, 조합 최적화를 활용한 근사 최적 알고리즘의 복잡도는 O(M³)이다.
• 성능 평가에서는 한계 합산 속도의 분석적 유도와 랜덤 쌍화 및 OMA와의 비교를 통해 에르고딕 합산 속도를 지표로 사용한다.
• 논문은 유효 채널 행렬 Ω의 점점 증가하는 고유값 분포를 유도하며, i.i.d. fading 조건 하에서 결정론적 한계로 수렴함을 보여준다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 유한 차원 시스템에서 업링크 NOMA의 최적 사용자 쌍화가 랜덤 쌍화 대비 얼마나 높은 성능 향상을 제공하는가?
• RQ2 서브대역 수 M→∞로 증가할 때 업링크 NOMA의 최적 쌍화에서의 점점 증가하는 합산 속도 성능는 어떠한가?
• RQ3 저복잡도의 준최적 사용자 쌍화 알고리즘이 실용적 시스템에서 근사 최적 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ4 제안된 다중 안테나 NOMA 업링크 기법은 합산 속도 및 공정성 측면에서 기존의 신호 정렬 기반 NOMA 및 OMA와 비교해 어떻게 되는가?
• RQ5 최적 쌍화와 랜덤 쌍화 간의 성능 격차는 대규모 시스템 근사에서 줄어들거나 여전히 유의미한가?

주요 결과

• 최적 사용자 쌍화는 랜덤 쌍화보다 유한 차원 시스템에서 현저히 높은 합산 속도를 달성하며, 사용자 수가 적을수록 성능 향상이 가장 두드러진다.
• 대규모 시스템 근사(M→∞)에서 최적 쌍화와 랜덤 쌍화의 합산 속도 성능이 수렴함을 보이며, 이는 성능 격차가 점점 증가하는 근사에서 사라짐을 의미한다.
• 다중 안테나 기지국을 위한 제안된 NOMA 기법은 이전에 제안된 신호 정렬 기반 NOMA 기법보다 성능이 뛰어나며, 특히 고신호대역비(SNR) 환경에서 두드러진다.
• 최적 쌍화의 점점 증가하는 합산 속도는 M→∞에서 분석적으로 유도되었으며, 채널 행렬 고유값 분포의 스틸체스 변환을 포함하는 닫힌 형태의 표현식을 포함한다.
• 유효 채널 행렬 Ω의 두 개의 비영 고유값이 확률적으로 동일한 값으로 수렴하며, 이는 신호대역비 γ 및 전력 할당 비율 α의 함수로 주어진다.
• 유도된 점점 증가하는 합산 속도 표현식은 최적 쌍화를 사용한 NOMA가 대규모 시스템 근사에서도 OMA보다 더 높은 합산 속도를 달성함을 확인한다.