[논문 리뷰] Outage Balancing in Downlink Non-Orthogonal Multiple Access With Statistical Channel State Information

Sulong Shi, Longxiang Yang외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 07. 16.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 23인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 통계적 채널 상태 정보(CSI) 하에서 하향링크 비직교 다중접속(NOMA) 시스템을 위한 장애 균형 프레임워크를 제안하며, 최대 최소 장애 기준을 통해 공정성을 극대화하기 위해 전력 할당과 디코딩 순서를 공동 최적화한다. 닫힌 형태의 최적 전력 할당을 유도하고 최적의 디코딩 순서를 증명하는 同시에, 연속 간섭 제거(SIC) 복잡도를 줄이기 위해 사용자 그룹화를 분석하며, 정규 다중접속(OMA) 대비 뚜렷한 성능 향상을 보인다.

ABSTRACT

This paper considers a downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) system where the source intends to transmit independent information to the users at targeted data rates under statistical channel state information at the transmitter. The problem of outage balancing among the users is studied with the issues of power allocation, decoding order selection, and user grouping being taken into account. Specifically, with regard to the max-min fairness criterion, we derive the optimal power allocation in closed-form and prove the corresponding optimal decoding order for the elementary downlink NOMA system. By assigning a weighting factor for each user, the analytical results can be used to evaluate the outage performance of the downlink NOMA system under various fairness constraints. Further, we investigate the case with user grouping, in which each user group can be treated as an elementary downlink NOMA system. The associated problems of power and resource allocation among different user groups are solved. The implementation complexity issue of NOMA is also considered with focus on that caused by successive interference cancellation and user grouping. The complexity and performance tradeoff is analyzed by simulations, which provides fruitful insights for the practical application of NOMA. The simulation results substantiate our analysis and show considerable performance gain of NOMA when compared with orthogonal multiple access.

연구 동기 및 목표

• 전송기에서 통계적 CSI만 가용할 경우 하향링크 NOMA 시스템에서 장애 공정성 문제를 해결한다.
• 최대 최소 공정성 기준 하에서 장애 확률을 균형 잡기 위해 전력 할당과 디코딩 순서를 공동 최적화한다.
• 최대 최소 공정성 이외의 탄력적인 공정성 제약을 모델링하기 위해 가중 요소를 도입한다.
• NOMA 시스템에서 연속 간섭 제거(SIC)의 복잡도를 줄이기 위한 사용자 그룹화 전략을 조사한다.
• 실제 NOMA 구현에서 시스템 성능와 구현 복잡도 사이의 트레이드오프를 분석한다.

제안 방법

• 목표 데이터 전송률과 통계적 CSI를 갖는 제약 최적화 문제로 장애 균형 문제를 수립한다.
• 최대 최소 공정성 기준 하에서 기본 NOMA 시스템의 닫힌 형태 최적 전력 할당을 유도한다.
• 사용자를 효과적 채널 이득에 따라 증가하는 순서로 정렬하는 것이 최적의 디코딩 순서임을 증명하며, 이는 장애 균형을 보장한다.
• 각 사용자별 가중 요소를 도입하여 최대 최소 공정성 이외의 일반화된 공정성 제약을 가능하게 한다.
• 사용자 그룹화를 다수의 독립적인 NOMA 클러스터로 모델링하며, 각 클러스터를 기본 NOMA 시스템으로 간주한다.
• 사용자 그룹 간 전력 및 자원 할당을 최적화하면서 복잡도-성능 트레이드오프를 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통계적 CSI만 존재하는 하향링크 NOMA에서 사용자 간 장애 확률을 균형 잡는 최적의 전력 할당 정책은 무엇인가?
• RQ2 통계적 CSI 하에서 최대 최소 공정성을 달성하기 위해 디코딩 순서는 어떻게 선택해야 하는가?
• RQ3 사용자 그룹화는 NOMA 시스템에서 연속 간섭 제거(SIC)의 복잡도를 어떻게 감소시킬 수 있는가?
• RQ4 사용자 그룹화 및 전력 할당 전략을 적용할 경우 NOMA의 성능-복잡도 트레이드오프는 어떻게 되는가?
• RQ5 가중 요소는 통계적 CSI 하에서 NOMA의 공정성과 장애 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 논문은 사용자 간 최대 장애 확률를 최소화하는 닫힌 형태의 최적 전력 할당 해법을 도출한다.
• 최적의 디코딩 순서는 사용자를 효과적 채널 이득에 따라 증가하는 순서로 정렬하는 것으로 증명되며, 이는 균형 잡힌 장애 성능을 보장한다.
• 가중 요소를 포함한 제안된 프레임워크는 탄력적인 공정성 제어를 가능하게 하여 사용자 장애 확률 간 트레이드오프를 허용한다.
• 사용자 그룹화는 SIC 복잡도를 뚜렷이 감소시키며, SIC 복잡도는 그룹 크기와 선형적으로 증가한다.
• 시뮬레이션 결과, 통계적 CSI 하에서 NOMA가 OMA보다 장애 성능과 공정성 측면에서 뛰어난 성능을 보임을 확인한다.
• 분석 결과, 명확한 성능-복잡도 트레이드오프가 드러나며, 사용자 그룹화가 실용적 NOMA 구현을 위한 실현 가능한 길임을 입증한다.