[论文解读] Optimal Resource Allocation for Power-Efficient MC-NOMA with Imperfect Channel State Information

Zhiqiang Wei, Derrick Wing Kwan Ng+2 more|arXiv (Cornell University)|May 16, 2017

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 40被引用 6

一句话总结

本文提出了一种在发射端信道状态信息不完善（CSIT）条件下，针对功率效率优化的多载波非正交多址接入（MC-NOMA）系统的最优与次优资源分配框架。该框架将总发射功率最小化问题建模为一个非凸优化问题，通过功率分配、用户调度、速率控制和逐次干扰 cancellation（SIC）解码策略联合优化，并采用分支定界法实现全局最优解，同时提出一种基于差凸规划（DCP）的迭代算法，以实现低复杂度的次优性能，且在功率节省方面接近最优，显著优于传统的正交多址接入（OMA）方案。

ABSTRACT

In this paper, we study power-efficient resource allocation for multicarrier non-orthogonal multiple access (MC-NOMA) systems. The resource allocation algorithm design is formulated as a non-convex optimization problem which jointly designs the power allocation, rate allocation, user scheduling, and successive interference cancellation (SIC) decoding policy for minimizing the total transmit power. The proposed framework takes into account the imperfection of channel state information at transmitter (CSIT) and quality of service (QoS) requirements of users. To facilitate the design of optimal SIC decoding policy on each subcarrier, we define a channel-to-noise ratio outage threshold. Subsequently, the considered non-convex optimization problem is recast as a generalized linear multiplicative programming problem, for which a globally optimal solution is obtained via employing the branch-and-bound approach. The optimal resource allocation policy serves as a system performance benchmark due to its high computational complexity. To strike a balance between system performance and computational complexity, we propose a suboptimal iterative resource allocation algorithm based on difference of convex programming. Simulation results demonstrate that the suboptimal scheme achieves a close-to-optimal performance. Also, both proposed schemes provide significant transmit power savings than that of conventional orthogonal multiple access (OMA) schemes.

研究动机与目标

• 解决在发射端信道状态信息不完善（CSIT）条件下，多载波非正交多址接入（MC-NOMA）系统中的功率效率资源分配挑战。
• 联合优化功率分配、用户调度、速率分配与 SIC 解码策略，以最小化总发射功率，同时满足用户服务质量（QoS）要求。
• 针对由不完善 CSIT 引起的非凸优化问题，采用分支定界法实现全局最优解。
• 提出一种基于差凸规划（DCP）的低复杂度次优迭代算法，实现性能与计算成本之间的平衡。
• 为在不完善 CSIT 条件下的 MC-NOMA 系统建立性能基准，证明其相比传统正交多址接入（OMA）方案具有显著的功率节省优势。

提出的方法

• 将资源分配问题建模为一个非凸优化问题，目标是最小化总发射功率，同时满足 QoS 和 CSIT 不完善性约束。
• 引入信噪比（CNR）中断阈值，以实现每条子载波上最优 SIC 解码策略的设计。
• 将非凸问题重新表述为广义线性乘积规划问题，从而可通过分支定界法实现全局优化。
• 提出一种基于差凸规划（DCP）的次优迭代算法，以降低计算复杂度，同时保持接近最优的性能。
• 推导出四种不同 SIC 解码顺序下的总发射功率闭式表达式，以识别最小化功率的最优顺序。
• 通过映射函数建立松弛问题与原始问题之间的等价性，确保次优解继承可行性与近似最优性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不完善 CSIT 条件下，MC-NOMA 系统中实现总发射功率最小化的最优联合功率分配、用户调度、速率分配与 SIC 解码策略为何？
• RQ2 不完善 CSIT 的存在如何影响 MC-NOMA 资源分配的可行性与性能，相较于完美 CSIT？
• RQ3 对于不完善 CSIT 条件下的非凸 MC-NOMA 资源分配问题，能否实现全局最优解？其计算复杂度如何？
• RQ4 基于差凸规划（DCP）的次优迭代算法在性能与复杂度之间有何权衡，相较于最优解？
• RQ5 所提出的方案相较于传统正交多址接入（OMA）系统，在多大程度上实现了发射功率的降低？

主要发现

• 最优 SIC 解码顺序为：先解码具有更高信噪比（CNR）中断阈值的用户，该策略可最小化总发射功率。
• 通过将重构后的广义线性乘积规划问题应用于分支定界法，获得全局最优解。
• 基于差凸规划（DCP）的所提次优迭代算法在显著降低计算复杂度的同时，性能接近最优解。
• 最优资源分配策略相比传统 OMA 方案实现了显著的发射功率节省，证明了在不完善 CSIT 条件下 MC-NOMA 的优越性。
• 理论分析表明，通过 DCP 推导出的次优解通过保持松弛变量到离散变量的映射关系，确保了可行性和近似最优性。
• 不同 SIC 顺序下的闭式功率表达式验证了：情况 I（最优顺序）的总发射功率最低，当两个用户具有相等的 CNR 中断阈值时，$ p^{ ext{total}}_{ ext{II}} = p^{ ext{total}}_{ ext{I}} $。