[논문 리뷰] Optimal Joint Power and Subcarrier Allocation for MC-NOMA Systems

Yan Sun, Derrick Wing Kwan Ng외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 03. 26.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 13인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 가중치를 고려한 시스템 Throughput를 최대화하기 위해 단조 최적화를 사용하여 다중대역 비직교 다중접근(MC-NOMA) 시스템을 위한 최적의 동시 전력 및 서브밴드 할당 알고리즘을 제안한다. 성능이 거의 최적에 가까운 저복잡도의 비최적 알고리즘은 순차적 볼록 근사 기법을 기반으로 하며, 고전적 MC-OMA보다 최대 56% 높은 스펙트럼 효율 향상을 보여주며, 높은 전송 전력 조건 하에서 성능이 뛰어나다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate the resource allocation algorithm design for multicarrier non-orthogonal multiple access (MC-NOMA) systems. The proposed algorithm is obtained from the solution of a non-convex optimization problem for the maximization of the weighted system throughput. We employ monotonic optimization to develop the optimal joint power and subcarrier allocation policy. The optimal resource allocation policy serves as a performance benchmark due to its high complexity. Furthermore, to strike a balance between computational complexity and optimality, a suboptimal scheme with low computational complexity is proposed. Our simulation results reveal that the suboptimal algorithm achieves a close-to-optimal performance and MC-NOMA employing the proposed resource allocation algorithm provides a substantial system throughput improvement compared to conventional multicarrier orthogonal multiple access (MC-OMA).

연구 동기 및 목표

• 서브밴드 및 전력 할당이 비최적화되어 스펙트럼 효율이 제한되는 MC-NOMA 시스템에서 최적의 자원 할당 문제를 해결하기 위해.
• 가중치를 고려한 시스템 Throughput를 최대화하기 위해 동시 전력 및 서브밴드 할당 문제를 비볼록 최적화 문제로 공식화하기 위해.
• 단조 최적화를 사용하여 최적의 해를 도출함으로써 고도의 계산 복잡도에도 불구하고 성능 기준선을 제공하기 위해.
• 성능과 계산 가능성을 균형 잡은 저복잡도의 비최적 알고리즘을 제안하기 위해.
• 시뮬레이션을 통해 최적 자원 할당을 적용한 MC-NOMA가 기존의 고전적 MC-OMA 및 비최적 기법보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 보임을 입증하기 위해.

제안 방법

• 전력 및 서브밴드 제약 조건 하에서 가중치를 고려한 시스템 Throughput를 최대화하기 위해 자원 할당 문제를 비볼록 최적화 문제로 공식화한다.
• 비볼록 문제를 해결하고 전역 최적의 전력 및 서브밴드 할당 정책을 유도하기 위해 단조 최적화를 적용한다.
• 계산 복잡도를 낮추면서도 거의 최적의 성능를 유지하기 위해 순차적 볼록 근사 기법을 활용한 비최적 기법을 제안한다.
• MC-NOMA 시스템에서 공유 채널 간섭을 관리하기 위해 사용자 측에서 순차적 간섭 제거(SIC)를 구현한다.
• 단일 안테나 기지국, K명의 사용자, N_F개의 직교 서브밴드를 포함하는 시스템 모델을 사용하며, 각 서브밴드는 최대 두 명의 사용자에게 서비스를 제공할 수 있다.
• 채널 품질에 따라 같은 서브밴드에 할당된 사용자들을 쌍지어 전력 도메인 다중접속 전략을 적용하며, 채널 품질이 열 劣한 사용자에게 더 높은 전력을 할당한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 MC-NOMA 시스템에서 가중치를 고려한 시스템 Throughput를 최대화하는 최적의 동시 전력 및 서브밴드 할당 정책은 무엇인가?
• RQ2 기존의 비최적 기법과 비교할 때 최적 해의 성능은 스펙트럼 효율성 및 시스템 Throughput 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ3 저복잡도의 비최적 알고리즘이 MC-NOMA 시스템에서 거의 최적의 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ4 최적 자원 할당 조건 하에서 MC-NOMA는 기존의 고전적 MC-OMA에 비해 시스템 Throughput 측면에서 얼마나 뛰어나게 성능을 냅니까?
• RQ5 최적 자원 할당 조건 하에서 MC-NOMA 시스템의 Throughput는 사용자 수와 전송 전력 증가에 따라 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 제안된 최적 알고리즘은 46 dBm 전송 전력 조건에서 기준 기준 2(임의의 사용자 쌍지어짐)보다 최대 56% 높은 평균 시스템 Throughput를 달성한다.
• 비최적 알고리즘은 계산 복잡도가 크게 낮음에도 불구하고 최적 알고리즘의 성능에 매우 가까운 성능를 보이며, 시스템 Throughput 손실가 극히 미미하다.
• 목표 Throughput를 확보하기 위해 제안된 알고리즘은 기준 기준보다 전력 소모를 10 dB 이상 감소시켜, 더 뛰어난 스펙트럼 효율성을 나타낸다.
• 제안된 최적 및 비최적 알고리즘의 평균 시스템 Throughput는 사용자 수 증가에 따라 기준 기준 1 및 3보다 더 빠르게 증가한다. 이는 다중 사용자 다양성의 더 나은 활용 덕분이다.
• 기준 기준 3(MC-OMA)는 서브밴드를 상호 간섭 없이 할당하기 때문에 스펙트럼 자원을 효율적으로 활용하지 못해 MC-NOMA보다 낮은 시스템 Throughput를 기록한다.
• 제안된 최적 알고리즘은 동시 전력 및 서브밴드 할당 전략이 MC-NOMA 시스템의 전체 스펙트럼 효율 잠재력을 해방하는 데 핵심적임을 입증한다.