[论文解读] Energy-Efficient NOMA Multicasting System for 5G Cellular V2X Communications with Imperfect CSI

Asim Ihsan, Wen Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 8, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 40被引用 5

一句话总结

本文提出了一种在不完美信道状态信息（CSI）下，针对5G蜂窝V2X网络中路边单元（RSU）辅助的非正交多址（NOMA）广播的节能功率分配方案。通过结合梯度辅助二分查找（GABS）与连续凸逼近（SCA）方法，并引入Dinkelbach和对偶分解，该方法在计算复杂度较低的情况下实现了接近最优的能效，同时满足中断概率、服务质量（QoS）和功率约束。

ABSTRACT

Vehicle-to-everything (V2X) is a modern vehicular technology that improves conventional vehicle systems in traffic and communications. V2X communications demand energyefficient and high-reliability networking because of massive vehicular connections and high mobility wireless channels. Nonorthogonal multiple access (NOMA) is a promising solution for 5G V2X services that intend to guarantee high reliability, quality-of-service (QoS) provisioning, and massive connectivity requirements. In V2X, it is vital to inspect imperfect CSI because the high mobility of vehicles leads to more channel estimation uncertainties. Unlike existing literatures, we propose energy-efficient roadside units (RSUs) assisted NOMA multicasting system for 5G cellular V2X communications, and investigate the energy-efficient power allocation problem. The proposed system multicast the information through low complexity optimal power allocation algorithms used under channel outage probability constraint of vehicles with imperfect CSI, QoS constraints of vehicles, and transmit power limits constraint of RSUs. The formulated problem with the channel outage probability constraint is a nonconvex probabilistic optimization problem. This problem is solved efficiently by converting the probabilistic problem through relaxation into a non-probabilistic problem.

研究动机与目标

• 解决在高移动性和不完美CSI条件下5G蜂窝V2X通信中的能效挑战。
• 设计一种功率分配策略，确保在信道中断概率、QoS和发射功率约束下实现可靠广播。
• 在保持接近最优能效的同时，将计算复杂度最小化，适用于RSU辅助的NOMA广播系统。

提出的方法

• 将节能功率分配建模为一个非凸的随机优化问题，由于不完美CSI引入了信道中断概率约束。
• 通过松弛技术将随机问题转化为确定性的非随机形式。
• 应用低复杂度的梯度辅助二分查找（GABS）以高效优化RSU发射功率。
• 采用连续凸逼近（SCA）将功率分配因子问题转化为可处理的凹-凸分数规划（CCFP）问题。
• 利用Dinkelbach方法和对偶分解求解CCFP问题，获得最优功率分配因子。
• 通过全搜索法进行性能验证，该方法作为计算复杂度较高的基准。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不完美CSI和高移动性条件下，如何最大化基于NOMA的V2X广播的能效？
• RQ2 何种低复杂度算法可实现接近最优的能效，同时满足QoS和中断约束？
• RQ3 所提出的基于GABS与SCA的方法在RSU辅助V2X网络的功率分配中，与全搜索法相比在性能和复杂度方面有何差异？
• RQ4 信道估计误差对NOMA广播在V2X中系统可靠性与能效有何影响？
• RQ5 所提方法在具有大规模连接的密集V2X环境中，能否保持高 spectral efficiency 和低时延？

主要发现

• 所提算法实现了接近最优的能效（EE）性能，与全搜索基准非常接近。
• 所提方法的计算复杂度显著低于全搜索法，适用于实时V2X应用。
• 通过强制执行信道中断概率约束，系统在不完美CSI下仍能保持可靠通信。
• 通过SCA和Dinkelbach方法对车辆进行最优功率分配，实现了能效增益。
• 利用拉格朗日松弛和KKT条件，推导出每个车辆的功率分配因子的闭式表达式。
• 仿真结果证实，基于GABS与SCA的方法在动态V2X环境中能有效平衡能效、QoS与系统可靠性。