[论文解读] Resource Allocation in NOMA based Fog Radio Access Networks

H. Zhang, Yu Qiu+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 15, 2018

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 7

一句话总结

本文提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的雾无线电接入网络（F-RAN）架构，通过集成边缘计算与缓存技术，以提升频谱效率并降低时延。通过将功率分配建模为非合作博弈，并利用多对多匹配算法进行子信道分配，该方案在每F-AP服务30个F-UE且每子信道支持q=2个用户时，相比OFDMA可实现高达29%的净效用提升。

ABSTRACT

In the wake of growth in intelligent mobile devices and wide usage of bandwidth-hungry applications of mobile Internet, the demand of wireless data traffic and ubiquitous mobile broadband is rapidly increasing. On account of these developments, the research on fifth generation (5G) networks presents an accelerative tendency on a global scale. Edge computing draw lots of attention for reducing the time delay and improving the Quality of Service for the networks. While, fog radio access networks (F-RANs) is an emergent architecture, which takes full use of edge computing and distributed storing capabilities in edge devices. In this article, we propose an architecture of non-orthogonal multiple access (NOMA) based F-RANs, which has a strong capability of edge computing and can meet the heterogeneous requirements in 5G systems. NOMA with successive interference cancellation (SIC) is regarded as a critical multi-user access technology. In NOMA, more than one user can access the same time, code domain, and frequency resources. With assigning different power levels to multi-user and implementing SIC, multiple users detection can be achieved. In this article, we provide a description of the NOMA based F-RANs architecture, and discuss the resource allocation in that. We will focus on the power and subchannel allocation in consideration of using NOMA and the edge caching. Simulation results show that the proposed NOMA baesd F-RANs architecture and the resource management mechanisms can achieve the high net utility for the RANs.

研究动机与目标

• 应对由海量移动设备和物联网设备驱动的5G网络对低时延、高吞吐量的日益增长的需求。
• 通过在F-RAN中利用边缘计算与分布式处理，克服传统C-RAN中回传链路容量与时延的限制。
• 在F-RAN中集成NOMA与SIC技术以及边缘缓存，以提升频谱效率并支持异构服务质量（QoS）需求。
• 以分布式、可扩展的方式优化资源分配，以最大化净效用，同时管理同信道干扰。

提出的方法

• 提出一种基于NOMA的F-RAN架构，其中F-AP执行本地信号处理与缓存，F-UE通过功率域复用方式被服务。
• 将F-AP之间的功率分配建模为非合作博弈，以在干扰约束下最大化个体净效用。
• 将子信道分配形式化为多对多双向匹配博弈，以实现在每个子信道上F-AP与F-UE的高效配对。
• 实现一种次优匹配算法，在低计算复杂度下平衡公平性与系统性能。
• 在F-UE端采用连续干扰消除（SIC）技术，根据信道质量按顺序解调共享同一子信道的多个用户。
• 在F-AP与F-UE处集成边缘缓存，以减轻回传链路负载并提升内容交付速度。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效将NOMA集成到F-RAN中，以提升5G网络中的频谱效率并支持大规模连接？
• RQ2 在NOMA-based F-RAN中，何种功率分配策略可最大化净效用并有效管理用户间干扰？
• RQ3 在分布式F-RAN环境中，如何优化子信道分配以平衡公平性与系统吞吐量？
• RQ4 在不同网络密度下，所提出的NOMA-based F-RAN相较于传统OFDMA在净效用方面提升程度如何？

主要发现

• 所提出的NOMA-based F-RAN架构在密集部署中显著优于OFDMA，尤其在用户负载较高的场景下。
• 当每F-AP服务30个F-UE且每子信道支持q=2个用户时，由于多用户分集增益与高效的频谱共享，该方案相比OFDMA实现了29%的净效用增益。
• 当每子信道用户数从q=2增加至q=3时，净效用进一步提升，表明更高的用户多路复用增益可实现更优的资源利用。
• 随着F-AP数量的增加，NOMA-based F-RAN的性能增益最为显著，但当F-AP数量超过5个后，增益趋于饱和。
• 用于子信道分配的多对多匹配算法能有效平衡公平性与系统效率，在低复杂度下逼近最优性能。
• 基于非合作博弈的功率分配方法实现了稳定收敛，提升了各F-AP的个体效用，同时有效控制了干扰。