[論文レビュー] Resource Allocation in STAR-RIS-Aided Networks: OMA and NOMA

Chenyu Wu, Xidong Mu+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 6, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、OMAおよびNOMAを併用したSTAR-RIS支援マルチキャリアネットワークにおける共同リソース割り当てとビームフォーミング最適化を提案する。OMAではマッチング理論に基づくチャネル割り当てと反復最適化を導入し、NOMAでは凸近似と幾何プログラミングを用いた3段階のアプローチを採用することで、従来のRISおよびOMAシステムと比較して顕著なsum-rate向上を達成した。

ABSTRACT

Simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface (STAR-RIS) is a promising technology to achieve full-space coverage. This paper investigates the resource allocation problem in a STAR-RIS-assisted multi-carrier communication network. To maximize the system sum-rate, a joint optimization problem for orthogonal multiple access (OMA) is first formulated, which is a mixed-integer non-linear programming problem. To solve this challenging problem, we first propose a channel assignment scheme utilizing matching theory and then invoke the alternating optimization-based method to optimize the resource allocation policy and beamforming vectors iteratively. Furthermore, the sum-rate maximization problem for non-orthogonal multiple access (NOMA) is investigated. To efficiently solve it, we first propose a location-based matching algorithm to determine the sub-channel assignment, where a transmitted user and a reflected user are grouped on a sub-channel. Then, a three-step approach is proposed, where the decoding orders, beamforming-coefficient vectors, and power allocation are optimized by employing semidefinite programming, convex upper bound approximation, and geometry programming, respectively. Numerical results unveil that: 1) For OMA, a general design that includes same-side user-pairing for channel assignment is preferable, while for NOMA, the proposed transmission-and-reflection scheme can achieve near-optimal performance. 2) The STAR-RIS-aided NOMA network significantly outperforms the networks employing conventional RISs and OMA.

研究の動機と目的

• STAR-RISを活用して無線ネットワークにおけるフルスペースカバレッジを実現する挑戦に応えること。STAR-RISは信号の同時送信と反射を可能にする。
• マルチキャリアネットワークにおけるチャネル割り当て、電力割り当て、ビームフォーミングの共同最適化を通じて、OMAおよびNOMAパラダイムの下でシステムsum-rateを最大化すること。
• STAR-RISシステムにおけるリソース割り当てにおける混合整数非線形プログラミング（MINLP）およびNP困難問題の計算複雑性を克服すること。
• OMAおよびNOMAの状況において、全探索やランダム初期化を凌駕する低複雑度で高性能なアルゴリズムを設計すること。

提案手法

• OMAにおける効率的なユーザー群の送信・反射リンク間のグループ化を実現するため、マッチング理論に基づくチャネル割り当て方式を提案する。
• OMAにおける電力割り当て、ビームフォーミングベクトル、サブチャネル割り当ての反復的最適化を実現するため、交互最適化フレームワークを採用する。
• NOMAにおける複雑度を低減するため、1つのサブチャネルに1つの送信ユーザーと1つの反射ユーザーを割り当てる位置に基づくマッチングアルゴリズムを導入する。
• NOMAにおける3段階最適化を適用する：第1に、最大結合チャネルゲイン基準を用いてデコード順序を決定する。第2に、ビームフォーミングのための凸上界近似を用いる。第3に、電力割り当てに幾何プログラミングを適用する。
• NOMAにおけるビームフォーミングベクトル最適化に半定値プログラミング（SDP）を活用し、収束性と性能バウンダリーを保証する。
• 変換変数の導入により、NOMAにおける電力制約の凸再定式化を導出し、凸最適化手法による効率的解法を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 STAR-RIS支援OMAネットワークにおけるチャネル割り当てを、sum-rateを最大化しつつ複雑度を最小化するように効率的に設計する方法は何か？
• RQ2 柔軟なデコード順序を有するSTAR-RIS支援NOMAネットワークにおいて、最適なビームフォーミングと電力割り当て戦略は何か？
• RQ3 sum-rateの観点から、STAR-RIS支援NOMAは従来のRIS支援システムおよびSTAR-RIS-OMAと比較して、どのように性能が異なるか？
• RQ4 OMAおよびNOMAにおけるシステム性能に、ユーザーのペアリング戦略（例：同側ペアリング対送信・反射ペアリング）が与える影響は何か？
• RQ5 STAR-RISを有するNOMAにおいて、低複雑度のデコード順序選択手法が近似的最適性能を達成できるか？

主な発見

• OMAにおいては、チャネル割り当てに同側ユーザーペアリングを含む一般化された設計が、他の手法を上回り、sum-rateを最大化する上で好ましい。
• NOMAにおいては、提案された送信・反射ユーザーペアリング方式が、全探索ベースのアルゴリズムに非常に近い性能を達成しており、最大6ユーザー程度の環境で顕著である。
• 段階的チャネルに基づくデコード順序アルゴリズムは、小規模ネットワークでは優れた性能を示すが、ユーザー数が増加するにつれて性能が劣化し、スケーラビリティに限界があることが示された。
• STAR-RIS支援NOMAは、従来のRIS支援ネットワークおよびSTAR-RIS-OMAシステムを著しく上回り、顕著なsum-rate向上を示した。
• 提案された最大結合チャネルゲインに基づくデコード順序アルゴリズムは、低複雑度でありながら、中規模ネットワークにおいて近似的最適性能を達成した。
• NOMAにおける電力制約の凸再定式化により、収束性が保証され、幾何プログラミングおよび凸近似技術を用いた効率的最適化が可能となった。