Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nâng cao hiệu suất quang phổ (SE) của hệ thống NOMA thông qua phân bổ công suất theo kiểu lặp
Tóm tắt
Bài báo này nghiên cứu việc nâng cao hiệu suất quang phổ (SE) của truy cập không trực giao (NOMA) thông qua việc tối ưu hóa công suất được phân bổ cho từng người dùng NOMA dựa trên trạng thái kênh của họ. Điều này sẽ cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống NOMA một cách thích ứng tùy theo biến động của trạng thái kênh. Một bài toán tối ưu hóa để tối đa hóa SE được đưa ra nhằm tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống NOMA. Để giải quyết bài toán đã được lập, ba sơ đồ phân bổ công suất được đề xuất; đầu tiên, một phương pháp làm đầy theo trọng số cố định được đề xuất, trong đó nó phân bổ công suất cho tất cả các băng tần phụ cho từng người dùng NOMA một cách lặp đi lặp lại. Thứ hai, hai sơ đồ phân bổ công suất được đề xuất, cụ thể là; sơ đồ phân bổ công suất (PA) dựa trên trọng số cao và trọng số thấp. Những sơ đồ này phụ thuộc vào trọng số cố định để phân bổ công suất. Cụ thể, sơ đồ PA dựa trên trọng số cao phụ thuộc vào một yếu tố trọng số sử dụng chỉ số người dùng trong thứ tự giải mã để phân bổ một phần lớn công suất truyền tải tổng có sẵn cho người dùng tương ứng. Ngược lại, sơ đồ PA dựa trên trọng số thấp hoạt động dựa trên một yếu tố trọng số phân bổ một lượng công suất truyền tải tổng thấp. Cả hai kỹ thuật này đều xem xét chỉ số hạng của mỗi người dùng trong thứ tự giải mã liên quan đến người dùng tương ứng của nó, và cũng lưu ý đến tổng số người dùng hoạt động. Các kết quả thu được từ các mô phỏng cho thấy rằng các kỹ thuật PA được đề xuất duy trì hiệu suất SE rất tốt, gần giống với giải pháp số. Đáng lưu ý rằng giải pháp số được thu được dựa trên thuật toán di truyền. Tuy nhiên, các kết quả mô phỏng cũng xác nhận rằng các phương pháp đề xuất vượt qua phương pháp truyền dẫn phân đoạn từ các công trình tài liệu.
Từ khóa
#NOMA #hiệu suất quang phổ #tối ưu hóa công suất #thuật toán di truyền #phân bổ công suấtTài liệu tham khảo
Timotheou, S., & Krikidis, I. (2015). Fairness for non-orthogonal multiple access in 5G systems. Signal Processing Letters, IEEE, 22(10), 1647–1651. https://doi.org/10.1109/LSP.2015.2417119.
Andrews, J., Buzzi, S., Choi, W., Hanly, S., Lozano, A., Soong, A., & Zhang, J. (2014). What will 5G be? Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, 32(6), 1065–1082. https://doi.org/10.1109/JSAC.2014.2328098.
Y. Saito, Y. Kishiyama, A. Benjebbour, T. Nakamura, A. Li, K. Higuchi, 2013 Non-orthogonal multiple access (NOMA) for cellular future radio access, in: Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2013 IEEE 77th, 1–5. doi:https://doi.org/10.1109/VTCSpring.2013.6692652.
Z. Q. Al-Abbasi, D. K. C. So, 2017 Resource allocation in non-orthogonal and hybrid multiple access system with proportional rate constraint, IEEE Transactions on Wireless Communications (accepted, June 2017). doi:https://doi.org/10.1109/TWC.2017.2721936.
Li, Q., Niu, H., Papathanassiou, A., & Wu, G. (2014). 5G network capacity: Key elements and technologies. Vehicular Technology Magazine, IEEE, 9(1), 71–78.
Semba Yawada, P., & Trung Dong, M. (2018). Trade-off analysis between spectral and energy efficiency based on sub-channel activity index in wireless cognitive radio networks. Information, 9(12), 323.
Tsilimantos, D., Gorce, J. M., Jaffres-Runser, K., & Poor, H. V. (2016). Spectral and energy efficiency trade-o s in cellular networks. IEEE Transactions on Wireless Communications, 15(1), 54–66. https://doi.org/10.1109/TWC.2015.2466541.
Wang, X., Zheng, F. C., Zhu, P., & You, X. (2016). Energy-efficient resource allocation in coordinated downlink multicell OFDMA systems. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 65(3), 1395–1408. https://doi.org/10.1109/TVT.2015.2413950.
Wang, X., Wang, J., He, L., Tang, Z., & Song, J. (2017). On the achievable spectral efficiency of spatial modulation aided downlink non-orthogonal multiple access. IEEE Communications Letters, 21(9), 1937–1940. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2017.2707068.
Jia, M., Li, D., Yin, Z., Guo, Q., & Gu, X. (2019). High spectral efficiency secure communications with non-orthogonal physical and multiple access layers. IEEE Internet of Things Journal, 6(4), 5954–5961. https://doi.org/10.1109/JIOT.2018.2851069.
Dani, M. N., Al-Abbasi, Z. Q., & So, D. K. C. (2017). Power allocation for layered multicast video streaming in non-orthogonal multiple access system, in. IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps), 2017, 1–6.
Kim, J. W., Shin, S. Y., & Leung, V. C. M. (2018). Performance enhancement of downlink NOMA by combination with GSSK. IEEE Wireless Communications Letters, 7(5), 860–863. https://doi.org/10.1109/LWC.2018.2833469.
P. Sedtheetorn, K. Panyim, 2016 Accurate uplink spectral efficiency for non-orthogonal multiple access in Nakagami fading, In: 2016 13th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology 1–4 DOI: https://doi.org/10.1109/ECTICon.2016.7560907.
Song, Z., Wang, X., Liu, Y., & Zhang, Z. (2019). Joint spectrum resource allocation in noma-based cognitive radio network with swipt. IEEE Access, 7, 89594–89603. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2926429.
Singh, K., Wang, K., Biswas, S., Ding, Z., Khan, F. A., & Ratnarajah, T. (2019). Resource optimization in full duplex non-orthogonal multiple access systems. IEEE Transactions on Wireless Communications, 18(9), 4312–4325. https://doi.org/10.1109/TWC.2019.2923172.
Sun, Q., Han, S., CL, I., & Pan, Z. (2015). On the ergodic capacity of MIMO NOMA systems. IEEE Wireless Communications Letters, 4(4), 405–408. https://doi.org/10.1109/LWC.2015.2426709.
Q Sun, S Han, Z Xu, S Wang, I Chih-Lin, Z Pan, 2015 Sum rate optimization for MIMO non-orthogonal multiple access systems, in: Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2015 IEEE, 747–752. doi:https://doi.org/10.1109/WCNC.2015.7127563.
A Li, A Benjebbour, A Harada, 2014 Performance evaluation of non-orthogonal multiple access combined with opportunistic beamforming, in: Vehicular Technology Conference (VTC Spring), IEEE 79th, 2014, 1–5. https://doi.org/10.1109/VTCSpring.2014.7023050.
Q Sun, S Han, C-L I, Z Pan, 2015 Energy e ciency optimization for fading MIMO non-orthogonal multiple access systems, in: Communications (ICC), IEEE International Conference on, 2015, 2668–2673. doi:https://doi.org/10.1109/ICC.2015.7248728.
ZQ Al-Abbasi, DKC So, 2016 User-pairing based non-orthogonal multiple access (NOMA) system, in: Proceedings. IEEE VTC Spring.
Ding, Z., Yang, Z., Fan, P., & Poor, H. V. (2014). On the performance of non-orthogonal multiple access in 5G systems with randomly deployed users. Signal Processing Letters, IEEE, 21(12), 1501–1505.
A Benjebbour, A Li, Y Saito, Y Kishiyama, A Harada, T Nakamura, 2013 System-level performance of downlink NOMA for future LTE enhancements, in: Globecom Workshops (GC Wkshps), 2013 IEEE, 66–70.
ZQ Al-Abbasi, DKC So, 2015 Power allocation for sum rate maximization in non-orthogonal multiple access system, in: Personal, Indoor, and Mobile Radio Communication (PIMRC), IEEE 26th Annual International Symposium on, 2015.
ZQ Al-Abbasi, DKC So, J Tang, 2017 Energy efficient resource allocation in downlink non-orthogonal multiple access (noma) system, in: 2017 IEEE 85th Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 1–5
Luo, F. L., & Zhang, C. (2016). Signal processing for 5G: Algorithms and implementations. USA: Wiley.
Deb, K., & Kalyanmoy, D. (2001). Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. USA: John Wiley & Sons Inc.
Reeves, C., & Rowe, J. E. (2002). Genetic algorithms: Principles and perspectives: A guide to GA theory (Vol. 20). NewYork: Springer.
Beasley, D., Bull, D. R., & Martin, R. R. (1993a). An overview of genetic algorithms: Part 1, fundamentals. University computing, 15(2), 56–69.
Beasley, D., Bull, D. R., & Martin, R. R. (1993b). An overview of genetic algorithms: Part 2, research topics. University computing, 15(4), 170–181.
Boussa, I. D., Lepagnot, J., & Siarry, P. (2013). A survey on optimization metaheuristics. Information sciences, 237, 82–117.
Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2004). Convex optimization. England: Cambridge University Press.
Boyd, S., Xiao, L., & Mutapcic, A. (2004). Subgradient methods, lecture notes of EE392o. Stanford University, Autumn Quarter, 2003, 2004–2005.
Wehrle, K., Gunes, M., & Gross, J. (2010). Modeling and tools for network simulation. New York: Springer.
Auer, G., Giannini, V., Desset, C., Godor, I., Skillermark, P., Olsson, M., et al. (2011). How much energy is needed to run a wireless network? Wireless Communications, IEEE, 18(5), 40–49.
Rumney, M., et al. (2013). LTE and the evolution to 4G wireless: Design and measurement challenges. USA: Wiley.
Mullet, G. J. (2006). Introduction to wireless telecommunication systems and networks. Delmar Cengage, 105, 446.