[论文解读] Evolution of NOMA Toward Next Generation Multiple Access (NGMA).

Yuanwei Liu, Shuowen Zhang+6 more|arXiv (Cornell University)|Aug 10, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 234被引用 8

一句话总结

本文提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）和多天线技术的下一代多址接入（NGMA）统一框架，整合了下行链路和上行链路传输。该研究通过分析NOMA的容量极限，探索候选技术，并利用优化和机器学习技术，推动NGMA的发展，实现大规模连接、低时延和高谱效率。

ABSTRACT

Due to the explosive growth in the number of wireless devices and diverse wireless services, such as virtual/augmented reality and Internet-of-Everything, next generation wireless networks face unprecedented challenges caused by heterogeneous data traffic, massive connectivity, and ultra-high bandwidth efficiency and ultra-low latency requirements. To address these challenges, advanced multiple access schemes are expected to be developed, namely next generation multiple access (NGMA), which are capable of supporting massive numbers of users in a more resource- and complexity-efficient manner than existing multiple access schemes. As the research on NGMA is in a very early stage, in this paper, we explore the evolution of NGMA with a particular focus on non-orthogonal multiple access (NOMA), i.e., the transition from NOMA to NGMA. In particular, we first review the fundamental capacity limits of NOMA, elaborate the new requirements for NGMA, and discuss several possible candidate techniques. Moreover, given the high compatibility and flexibility of NOMA, we provide an overview of current research efforts on multi-antenna techniques for NOMA, promising future application scenarios of NOMA, and the interplay between NOMA and other emerging physical layer techniques. Furthermore, we discuss advanced mathematical tools for facilitating the design of NOMA communication systems, including conventional optimization approaches and new machine learning techniques. Next, we propose a unified framework for NGMA based on multiple antennas and NOMA, where both downlink and uplink transmission are considered, thus setting the foundation for this emerging research area. Finally, several practical implementation challenges for NGMA are highlighted as motivation for future work.

研究动机与目标

• 解决由物联网（IoT）和增强现实/虚拟现实（AR/VR）等新兴服务驱动的下一代无线网络中大规模连接、超低时延和高谱效率的挑战。
• 识别现有多址接入方案在支持异构流量和大规模设备连接方面的局限性。
• 提出一种统一的NGMA框架，集成NOMA与多天线技术，以实现高效下行链路和上行链路传输。
• 探索候选物理层技术及数学工具，包括优化和机器学习，以增强NGMA系统设计。
• 突出实际部署中的挑战，以指导未来NGMA的部署与标准化研究。

提出的方法

• 回顾NOMA的基本容量极限，为NGMA的演进奠定基础。
• 分析NGMA的新需求，包括对大规模连接、低时延和高谱效率的支持。
• 研究NOMA的多天线技术，重点强调波束成形和空间复用增益。
• 研究NOMA与智能反射面、太赫兹通信等新兴物理层技术之间的相互作用。
• 结合传统优化方法与机器学习技术，设计鲁棒且自适应的NOMA系统。
• 提出一种统一的NGMA框架，结合NOMA与多天线技术，支持下行链路和上行链路传输，并具备可扩展的资源分配机制。

实验结果

研究问题

• RQ1 NOMA如何演进为未来无线网络中下一代多址接入（NGMA）的可扩展且高效的基础？
• RQ2 在提升NGMA的谱效率和用户公平性方面，哪些物理层技术最具前景？
• RQ3 如何有效将多天线系统与NOMA集成，以支持大规模连接和低时延服务？
• RQ4 优化和机器学习等先进数学工具在实现实用NGMA系统设计中发挥什么作用？
• RQ5 NGMA从理论走向实际部署过程中，必须解决的关键实施挑战是什么？

主要发现

• 本文确立了NOMA作为NGMA的高复杂度、高谱效率基础，通过功率域复用实现用户的同时多路复用。
• 多天线技术通过在下行链路和上行链路场景中提升用户分离能力和干扰管理，显著增强NOMA性能。
• 将NOMA与智能反射面、太赫兹通信等新兴物理层技术集成，显示出未来NGMA系统的强大潜力。
• 机器学习技术为优化NOMA资源分配和用户配对提供了有前景的路径，尤其在动态和异构环境中表现突出。
• 基于NOMA与多天线技术的所提出的统一NGMA框架，为支持大规模连接和超可靠低时延通信提供了可扩展且灵活的架构。
• 实际挑战如硬件损伤、信道估计精度和反馈开销被识别为NGMA部署的关键障碍，需进一步研究。