Core Concepts
有限ブロック長符号化を考慮したNOMA搭載Cell-Free Massive MIMOシステムの達成可能合計レートを最大化するために、電力配分とユーザ装置クラスタリングを共同で最適化する。
Abstract
本論文では、超信頼低遅延通信(URLLC)をサポートするためのNOMA搭載Cell-Free Massive MIMOシステムを提案している。
まず、有限ブロック長符号化下での下りリンクの達成可能データレートの下限を導出する。次に、電力配分とユーザ装置クラスタリングを共同で最適化することで、達成可能合計レートを最大化する問題を定式化する。
この問題を解決するために、まず電力配分問題とユーザ装置クラスタリング問題の2つの部分問題に分解する。電力配分問題は逐次凸近似アルゴリズムを用いて幾何計画問題の系列として解く。一方、ユーザ装置クラスタリング問題はグラフ理論に基づいた2つのアルゴリズムを用いて負ループの検出により解決する。
最後に、これらの2つのアルゴリズムを交互最適化することで、NOMA搭載Cell-Free Massive MIMOシステムにおける達成可能合計レートの最大化を実現する。シミュレーション結果により、提案手法が基準手法に比べて様々なシナリオでASRを大幅に改善できることが示されている。
Stats
L
M
P
m=1
√pmnθmn
2
N
P
n′=1
M
P
m=1
pmn′βmn + L
n−1
P
n′=1
xπnn′
M
P
m=1
√pmn′θmn
2
L
N
P
n′=n+1
(2 −2cn′) xπnn′
M
P
m=1
√pmn′θmn
2
1
L
M
P
m=1
p
pmnθmn1
2
N
P
n′=1
M
P
m=1
pmn′βmn1 + L
n−1
P
n′=1
xπnn′
M
P
m=1
p
pmn′θmn1
2
L
N
P
n′=n+1
(2 −2cn′) xπnn′
M
P
m=1
p
pmn′θmn1
2
1