[论文解读] Optimal Joint Power and Subcarrier Allocation for MC-NOMA Systems

Yan Sun, Derrick Wing Kwan Ng+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 26, 2016

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 13被引用 18

一句话总结

本文提出了一种基于单调优化的多载波非正交多址（MC-NOMA）系统中联合功率与子载波分配的最优算法，以最大化加权系统吞吐量。基于连续凸逼近的低复杂度次优方案实现了接近最优的性能，表明在高发射功率下，经过优化资源分配的MC-NOMA相较于传统MC-OMA，频谱效率增益最高可达56%。

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).

研究动机与目标

• 为解决MC-NOMA系统中因次优功率与子载波分配导致频谱效率受限的开放性问题。
• 将联合功率与子载波分配问题建模为非凸优化问题，以最大化加权系统吞吐量。
• 采用单调优化方法求解，获得全局最优的功率与子载波分配策略，尽管计算复杂度较高，但可作为性能基准。
• 提出一种低复杂度次优算法，在性能与计算可行性之间实现良好平衡。
• 通过仿真表明，经过最优资源分配的MC-NOMA显著优于传统的MC-OMA及现有次优方案。

提出的方法

• 将资源分配问题建模为非凸优化问题，以在功率与子载波约束下最大化加权系统吞吐量。
• 应用单调优化求解非凸问题，推导出全局最优的功率与子载波分配策略。
• 提出一种基于连续凸逼近的次优方案，以降低计算复杂度，同时保持接近最优的性能。
• 在用户端采用连续干扰 cancellation（SIC）以管理MC-NOMA系统中的同频干扰。
• 采用单天线基站、K个用户和N_F个正交子载波的系统模型，每个子载波最多服务两个用户。
• 实施功率域复用策略，根据信道质量将同一子载波上的用户配对，为信道质量较差的用户分配更高功率。

实验结果

研究问题

• RQ1 MC-NOMA系统中，能够最大化加权系统吞吐量的最优联合功率与子载波分配策略是什么？
• RQ2 与现有次优方案相比，最优解在频谱效率与系统吞吐量方面的性能表现如何？
• RQ3 低复杂度次优算法是否能在MC-NOMA系统中实现接近最优的性能？
• RQ4 在最优资源分配下，MC-NOMA相较于传统MC-OMA在系统吞吐量方面能提升多少？
• RQ5 在最优资源分配下，随着用户数与发射功率的增加，MC-NOMA系统的吞吐量如何变化？

主要发现

• 在46 dBm发射功率下，所提出的最优方案相比基线方案2（随机用户配对）的平均系统吞吐量最高提升56%。
• 次优方案性能与最优方案非常接近，尽管计算复杂度显著降低，系统吞吐量损失极小。
• 对于给定的目标吞吐量，所提方案相比基线方案可实现超过10 dB的功率降低，表明其频谱效率更优。
• 由于更有效地利用多用户分集增益，所提最优与次优方案的平均系统吞吐量随用户数增加的速度快于基线方案1与3。
• 基线方案3（MC-OMA）的系统吞吐量低于MC-NOMA，原因在于正交子载波分配导致频谱资源利用不足。
• 所提最优算法表明，联合功率与子载波分配对释放MC-NOMA系统全部频谱效率潜力至关重要。