[论文解读] Energy-Efficient NOMA Enabled Heterogeneous Cloud Radio Access Networks

Fuhui Zhou, Yongpeng Wu+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2018

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 10被引用 12

一句话总结

本文提出了一种节能型非正交多址（NOMA）增强型异构云无线电接入网络（H-CRAN）框架，将非正交多址技术与基于云的基带处理及远端射频头（RRH）相结合，以提升频谱效率和能量效率。通过整合NOMA与大规模MIMO、认知无线电（CR）、毫米波（mmWave）、无线充电、协作中继以及设备到设备（D2D）通信技术，该框架在提升系统容量和实现海量连接的同时，显著改善了能量效率，性能评估结果验证了其有效性。

ABSTRACT

Heterogeneous cloud radio access networks (H-CRANs) are envisioned to be promising in the fifth generation (5G) wireless networks. H-CRANs enable users to enjoy diverse services with high energy efficiency, high spectral efficiency, and low-cost operation, which are achieved by using cloud computing and virtualization techniques. However, H-CRANs face many technical challenges due to massive user connectivity, increasingly severe spectrum scarcity and energy-constrained devices. These challenges may significantly decrease the quality of service of users if not properly tackled. Non-orthogonal multiple access (NOMA) schemes exploit non-orthogonal resources to provide services for multiple users and are receiving increasing attention for their potential of improving spectral and energy efficiency in 5G networks. In this article a framework for energy-efficient NOMA H-CRANs is presented. The enabling technologies for NOMA H-CRANs are surveyed. Challenges to implement these technologies and open issues are discussed. This article also presents the performance evaluation on energy efficiency of H-CRANs with NOMA.

研究动机与目标

• 应对5G网络对节能、高容量、海量连接和低时延的日益增长的需求。
• 解决H-CRAN中频谱资源稀缺、能量受限设备以及密集用户设备引发的干扰等挑战。
• 将非正交多址（NOMA）技术集成至H-CRAN中，以超越传统正交多址（OMA）的频谱效率与能量效率。
• 研究将NOMA与大规模MIMO、认知无线电、毫米波及D2D通信等新兴技术结合在H-CRAN中的可行性与性能表现。
• 识别在H-CRAN中实现NOMA用于5G系统实际部署的关键技术挑战与开放性问题。

提出的方法

• 提出一种新型NOMA增强型H-CRAN框架，其中基带处理集中于基带单元池（BBU pool），远端射频头（RRH）负责无线信号的发送与接收。
• 采用功率域NOMA，在同一频率和时隙内同时服务多个用户，通过为信道增益不同的用户分配不同功率级别实现。
• 在用户设备上应用连续干扰消除（SIC）技术，以解调目标信号并抑制用户间干扰。
• 集成大规模MIMO（提升空间复用增益）、认知无线电（CR）（实现频谱共享）、毫米波（mmWave）（提供高带宽链路）以及无线充电（实现能量采集）等使能技术。
• 设计在信道状态信息（CSI）不完美条件下的鲁棒预编码方案，以缓解大规模MIMO-NOMA系统中的小区间干扰。
• 从能量效率（EE）和频谱效率（SE）两个维度评估系统性能，结果表明其优于传统OMA-based H-CRAN。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效将NOMA集成至H-CRAN中，以在支持海量连接的同时提升能量效率与频谱效率？
• RQ2 在H-CRAN中结合NOMA与大规模MIMO时，面临的关键挑战是什么，特别是导频污染与CSI不完美问题？
• RQ3 如何在NOMA H-CRAN中利用认知无线电技术实现动态频谱接入，同时保护授权用户？
• RQ4 在采用定向传输的毫米波H-CRAN中，支持多用户NOMA所需的波束成形与资源分配策略是什么？
• RQ5 在NOMA与无线能量采集及D2D通信结合时，需要何种安全机制与干扰管理策略？

主要发现

• 所提出的NOMA H-CRAN框架在能量效率与频谱效率方面显著优于传统OMA-based H-CRAN。
• NOMA与大规模MIMO的结合可提升系统容量并支持海量连接，但导频污染与CSI不完美仍是关键挑战。
• 认知无线电技术可实现NOMA H-CRAN中的动态频谱共享，但需先进干扰管理技术以保护授权用户。
• 毫米波通信在NOMA H-CRAN中可提供高数据速率，但需复杂波束成形技术以克服路径损耗与信号阻塞问题。
• 无线充电在NOMA H-CRAN中引入安全风险，因射频信号兼具通信与供能功能，需采用安全传输方案。
• 协作中继与D2D通信在NOMA H-CRAN中需优化用户配对与功率分配策略，以在性能与复杂度之间取得平衡。