[论文解读] Resource Allocation for Multi-Cell IRS-Aided NOMA Networks

Wanli Ni, Xiao Liu+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 37被引用 9

一句话总结

本文提出了一种多小区IRS辅助NOMA网络的联合资源分配框架，通过迭代算法与交换匹配技术，联合优化用户关联、子信道分配、功率分配、相位偏移和解码顺序。结果表明，与传统NOMA相比，频谱效率提升35%，能量效率提高22%，且IRS的部署可实现频谱效率与覆盖范围之间的可调权衡。

ABSTRACT

This paper proposes a novel framework of resource allocation in multi-cell intelligent reflecting surface (IRS) aided non-orthogonal multiple access (NOMA) networks, where an IRS is deployed to enhance the wireless service. The problem of joint user association, subchannel assignment, power allocation, phase shifts design, and decoding order determination is formulated for maximizing the achievable sum rate. The challenging mixed-integer non-linear problem is decomposed into an optimization subproblem (P1) with continuous variables and a matching subproblem (P2) with integer variables. In an effort to tackle the non-convex optimization problem (P1), iterative algorithms are proposed for allocating transmission power, designing reflection matrix, and determining decoding order by invoking relaxation methods such as convex upper bound substitution, successive convex approximation, and semidefinite relaxation. In terms of the combinational problem (P2), swap matching-based algorithms are developed for achieving a two-sided exchange-stable state among users, BSs and subchannels. Numerical results demonstrate that: 1) the sum rate of multi-cell NOMA networks is capable of being increased by 35% with the aid of the IRS; 2) the proposed algorithms for multi-cell IRS-aided NOMA networks can enjoy 22% higher energy efficiency than conventional NOMA counterparts; 3) the trade-off between spectrum efficiency and coverage area can be tuned by judiciously selecting the location of the IRS.

研究动机与目标

• 为解决多小区NOMA网络中的小区间干扰与覆盖不佳问题，通过引入智能反射面（IRS）实现。
• 联合优化用户关联、子信道分配、功率分配、相位偏移与解码顺序，以实现频谱效率最大化。
• 设计高效算法，以处理联合优化所引发的混合整数非线性规划（MINLP）问题。
• 通过战略性地部署IRS，实现频谱效率与覆盖范围之间的权衡。
• 在密集、干扰受限的多小区环境中，提升能量效率与系统吞吐量。

提出的方法

• 将复杂的MINLP问题分解为两个子问题：连续变量优化（P1）与整数变量匹配（P2）问题。
• 采用凸松弛技术——连续凸逼近、半定松弛与凸上界替换，迭代求解非凸的P1子问题。
• 设计一种迭代算法，联合优化功率分配、IRS相位偏移与解码顺序，并保证收敛性。
• 开发基于交换匹配的算法，实现在用户、基站与子信道之间的双向交换稳定匹配。
• 采用三维匹配框架建模用户、基站与子信道的联合关联，确保稳定性与公平性。
• 进行收敛性分析，证明算法的目标值非递减且有界，从而保证收敛。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在多小区IRS辅助NOMA网络中建立联合资源分配模型，以在管理小区间干扰的同时最大化频谱效率？
• RQ2 IRS部署对多小区NOMA场景下系统频谱效率与能量效率有何影响？
• RQ3 如何联合优化解码顺序与功率分配，以在IRS辅助的NOMA系统中提升公平性与吞吐量？
• RQ4 IRS的最优部署位置为何？如何实现覆盖扩展与频谱效率增益之间的平衡？
• RQ5 在多小区IRS-NOMA场景下，能否实现用户、基站与子信道之间的稳定且高效的匹配？

主要发现

• 所提出的IRS辅助NOMA框架相比无IRS的传统NOMA，频谱效率最高可提升35%。
• 在所提出的IRS辅助NOMA网络中，能量效率相比传统NOMA提升22%，当反射单元数M=140时，增益达13.8%。
• IRS部署显著降低了小区间干扰，尤其在IRS位于最优高度与位置时，频谱效率得到明显提升。
• 当IRS位于y=35且z=10时，相比传统NOMA，能量效率提升22.8%，证明了最优IRS位置部署的优势。
• 反射单元数量（M）对能量效率具有直接正向影响，M值越高，增益越大。
• 存在频谱效率与覆盖范围之间的权衡，可通过调节IRS高度与位置进行调控，较高IRS位置因路径损耗增加而降低性能。