[论文解读] Uplink NOMA For STAR-RIS Networks

Jiakuo Zuo, Yuanwei Liu+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 12, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 7被引用 15

一句话总结

本文提出了一种新型上行链路非正交多址接入（NOMA）系统，通过同时传输和反射可重构智能表面（STAR-RIS）进行增强，联合优化用户发射功率、基站接收波束成形、STAR-RIS透射/反射波束成形以及时间切换分配，以最小化总功耗。提出了一种基于惩罚的交替优化（P-AltOp）算法，实现了显著的功耗节省，并在多用户上行链路场景中实现了全空间覆盖。

ABSTRACT

A simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surfaces (STAR-RISs) enhanced uplink non-orthogonal multiple access (NOMA) communication system is proposed. A total power consumption minimization problem is formulated by jointly optimizing the transmit-power of users, receive-beamforming vectors at the base station (BS), STAR-beamforming vectors at the STAR-RIS and time slots. Here, the STAR-beamforming introduced by STAR-RIS consists of transmission- and reflection-beamforming. To solve the formulated non-convex problem, an efficient penalty-based alternating optimization (P-AltOp) algorithm is proposed. Simulation results validate the effectiveness of the proposed scheme and reveal the effect of various system parameters on the total power consumption.

研究动机与目标

• 通过引入STAR-RIS实现全空间360°通信，解决传统仅反射RIS覆盖受限的问题。
• 针对配备STAR-RIS的上行链路NOMA系统，构建联合优化问题以最小化总功耗。
• 通过一种新颖的基于惩罚的交替优化（P-AltOp）算法，克服联合优化问题的非凸性。
• 在上行链路NOMA系统中实现同时传输与反射，以提升频谱效率和用户公平性。
• 为多天线上行链路系统中的接收波束成形与STAR波束成形提供统一的联合设计框架。

提出的方法

• 构建一个涉及用户发射功率、基站接收波束成形、STAR-RIS透射与反射波束成形以及时间切换分配的非凸总功耗最小化问题。
• 引入一种基于惩罚的交替优化（P-AltOp）算法，通过迭代优化用户功率、波束成形向量和时间分配，同时处理非凸约束。
• 将联合优化问题分解为子问题：用户功率、接收波束成形和STAR波束成形，通过引入惩罚项实现约束松弛，并以交替方式求解。
• 采用时间切换（TS）协议在反射与透射模式之间交替，将时间分配 $ \tau $ 作为优化变量。
• 为反射（R）和透射（T）用户建立信号模型，基站采用逐次干扰 cancellation（SIC）进行NOMA解调。
• 应用基于SINR的功率分配与QoS约束，确保在NOMA解调顺序下所有用户均满足最低速率要求。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在上行链路NOMA系统中有效部署STAR-RIS，以实现全空间覆盖并提升频谱效率？
• RQ2 在多天线基站的STAR-RIS辅助上行链路NOMA系统中，何种联合优化框架可最小化总系统功耗？
• RQ3 反射与透射模式之间的时间切换比例如何影响系统功耗效率与用户QoS？
• RQ4 在功耗与服务质量约束下，STAR-RIS的透射与反射波束成形应如何最优设计？
• RQ5 基于惩罚的交替优化算法能否有效求解该新型系统模型中的非凸联合优化问题？

主要发现

• 所提出的P-AltOp算法收敛迅速，与传统方案相比实现了显著的总功耗降低。
• 结果表明，每个用户的最优发射功率即为满足其QoS约束的最小值，证明了该解的最优性。
• 推导出最小总功耗 $ \tilde{P}_{\text{sum}}^{q,\text{min}}(\tau) $ 作为时间切换比例 $ \tau $ 的函数，并给出了满足QoS要求的 $ \tau $ 下限。
• 为满足所有用户的速率目标，时间切换比例 $ \tau $ 必须满足 $ \tau > \tau^{\text{min}} = \frac{R_{q,k}^{\text{min}}}{\tilde{R}_{q,k}} $。
• 仿真结果验证了所提方案实现了全空间覆盖，并通过联合波束成形与时间切换优化显著降低了总功耗。
• 系统性能对时间切换比例敏感，当 $ \tau $ 经过精心调节以平衡反射与透射模式时，可实现最优性能。