[논문 리뷰] Optimal Resource Allocation for Power-Efficient MC-NOMA with Imperfect Channel State Information

Zhiqiang Wei, Derrick Wing Kwan Ng외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 05. 16.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 40인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 송신기에서 채널 상태 정보가 불완전한 상황(Imperfect CSIT)에서 전력 효율적인 다대역 비직교 다중접속(MC-NOMA) 시스템을 위한 최적 및 부분 최적 자원 배분 프레임워크를 제안한다. 전력 할당, 사용자 스케줄링, 데이터율 제어 및 차수 간섭 제거(SIC) 디코딩 정책을 동시에 최적화하여 총 전송 전력의 최소화를 목표로 하는 비볼록 최적화 문제를 수립한다. 전역 최적성을 확보하기 위해 분기 및 경계 기반 접근법을 사용하고, 저복잡도 부분 최적 성능를 확보하기 위해 볼록 함수의 차분(DC) 프로그래밍 기반 반복 알고리즘을 제안하여 기존의 OMA에 비해 근사 최적의 전력 절감 효과를 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we study power-efficient resource allocation for multicarrier non-orthogonal multiple access (MC-NOMA) systems. The resource allocation algorithm design is formulated as a non-convex optimization problem which jointly designs the power allocation, rate allocation, user scheduling, and successive interference cancellation (SIC) decoding policy for minimizing the total transmit power. The proposed framework takes into account the imperfection of channel state information at transmitter (CSIT) and quality of service (QoS) requirements of users. To facilitate the design of optimal SIC decoding policy on each subcarrier, we define a channel-to-noise ratio outage threshold. Subsequently, the considered non-convex optimization problem is recast as a generalized linear multiplicative programming problem, for which a globally optimal solution is obtained via employing the branch-and-bound approach. The optimal resource allocation policy serves as a system performance benchmark due to its high computational complexity. To strike a balance between system performance and computational complexity, we propose a suboptimal iterative resource allocation algorithm based on difference of convex programming. Simulation results demonstrate that the suboptimal scheme achieves a close-to-optimal performance. Also, both proposed schemes provide significant transmit power savings than that of conventional orthogonal multiple access (OMA) schemes.

연구 동기 및 목표

• 송신기에서 채널 상태 정보가 불완전한 상황(Imperfect CSIT)에서 다대역 NOMA(MC-NOMA) 시스템의 전력 효율적인 자원 할당 문제를 해결하기 위해.
• 사용자 QoS 요구사항을 충족시키면서도 총 전송 전력을 최소화하기 위해 전력 할당, 사용자 스케줄링, 데이터율 할당 및 SIC 디코딩 정책을 공동 최적화하기 위해.
• 불완전한 CSIT로 인해 발생하는 비볼록 최적화 문제에 대해 분기 및 경계 기반 접근법을 활용한 전역 최적 해를 도출하기 위해.
• 볼록 함수의 차분(DCP) 기반 반복 알고리즘을 활용해 성능과 계산 복잡도의 균형을 맞춘 저복잡도 부분 최적 반복 알고리즘을 제안하기 위해.
• 기존의 오рhogonal 다중접속(OMA) 방식에 비해 상당한 전력 절감 효과를 보여주는, 불완전한 CSIT 하에서의 MC-NOMA 시스템에 대한 성능 기준 설정하기 위해.

제안 방법

• QoS 및 CSIT 불완전성 제약 조건 하에서 총 전송 전력을 최소화하는 비볼록 최적화 문제로 자원 할당 문제를 수식화한다.
• 각 서브밴드에서 최적의 SIC 디코딩 정책 설계를 가능하게 하기 위해 채널 대 잡음비(CNR) 아웃리지 임계값을 도입한다.
• 비볼록 문제를 일반화된 선형 곱셈 프로그래밍 문제로 재구성하여 분기 및 경계 기반 전역 최적화를 가능하게 한다.
• 계산 복잡도를 감소시키면서도 근사 최적 성능를 유지하기 위해 볼록 함수의 차분(DCP) 기반 부분 최적 반복 알고리즘을 제안한다.
• 다양한 SIC 디코딩 순서에 대해 총 전송 전력의 닫힌 형태 표현식을 유도하여 전력을 최소화하는 최적 순서를 식별한다.
• 이식성 함수를 통한 매핑을 통해 이완된 문제와 원래 문제 간의 동치성을 확립하여 부분 최적 해가 타당성과 근사 최적성을 유지하도록 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 불완전한 CSIT 하에서 MC-NOMA 시스템의 총 전송 전력을 최소화하기 위해 전력 할당, 사용자 스케줄링, 데이터율 할당 및 SIC 디코딩 정책을 어떻게 공동 최적화할 수 있는가?
• RQ2 불완전한 CSIT 존재 시, 정확한 CSIT와 비교해 MC-NOMA 자원 할당의 타당성과 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 불완전한 CSIT 하에서 비볼록 MC-NOMA 자원 할당 문제에 대해 전역 최적 해를 달성할 수 있으며, 그 계산 복잡도는 어떠한가?
• RQ4 볼록 함수의 차분(DCP) 기반 반복 알고리즘의 부분 최적 해는 최적 해와 비교해 성능-복잡도 트레이드오프가 어떻게 되는가?
• RQ5 제안된 방식은 기존의 오рhogonal 다중접속(OMA) 시스템에 비해 얼마나 많은 전송 전력 절감 효과를 낼 수 있는가?

주요 결과

• 최적의 SIC 디코딩 순서는 채널 대 잡음비(CNR) 아웃리지 임계값이 높은 사용자를 먼저 디코딩하는 것으로, 총 전송 전력을 최소화한다.
• 비볼록 문제를 일반화된 선형 곱셈 프로그래밍 문제로 재구성한 후 분기 및 경계 기반 접근법을 적용하여 전역 최적 해를 확보한다.
• 볼록 함수의 차분(DCP) 기반 반복 알고리즘이 제안되었으며, 계산 복잡도를 크게 감소시키면서도 최적 해에 매우 가까운 성능을 달성한다.
• 최적 자원 할당 정책은 기존의 OMA 방식에 비해 상당한 전송 전력 절감 효과를 보이며, 불완전한 CSIT 하에서도 MC-NOMA의 우수성을 입증한다.
• 이론적 분석을 통해 DCP를 통한 부분 최적 해가 이완된 변수에서 이산 변수로의 매핑을 유지함으로써 타당성과 근사 최적성을 보존함을 확인한다.
• 다양한 SIC 순서에 대한 닫힌 형태의 전력 표현식 분석 결과, 케이스 I(최적 순서)가 가장 낮은 총 전송 전력을 제공하며, 두 사용자의 CNR 아웃리지 임계값이 동일할 경우 $ p^{ ext{total}}_{ ext{II}} = p^{ ext{total}}_{ ext{I}} $ 가 성립한다.