Optimierung der erreichbaren Summenrate in NOMA-unterstützten zellfreien Massive-MIMO-Systemen mit Codierung endlicher Blocklänge

Grunnleggende konsepter

Die Studie untersucht die Leistung von NOMA-unterstützten zellfreien Massive-MIMO-Systemen mit Codierung endlicher Blocklänge und entwickelt einen Algorithmus zur gemeinsamen Optimierung der Leistungsallokation und der Nutzer-Clustering, um die erreichbare Summenrate zu maximieren.

Sammendrag

Die Studie analysiert die Leistung von NOMA-unterstützten zellfreien Massive-MIMO-Systemen (CFmMIMO) mit Codierung endlicher Blocklänge (FBC) für ultrazuverlässige Kommunikation mit geringer Latenz (URLLC). Zunächst wird eine untere Schranke für die ergodische Datenrate der URLLC-Nutzer unter FBC abgeleitet. Dann wird ein Optimierungsproblem zur Maximierung der erreichbaren Summenrate (ASR) durch gemeinsame Optimierung der Leistungsallokation und des Nutzer-Clusterings formuliert.
Zur Lösung des Problems wird es in zwei Teilprobleme zerlegt: das Leistungsallokationsproblem und das Nutzer-Clustering-Problem. Für das Leistungsallokationsproblem wird ein sukzessiver konvexer Approximationsalgorithmus vorgeschlagen, der es in eine Reihe von geometrischen Programmierungsproblemen umwandelt. Für das Nutzer-Clustering-Problem werden zwei Algorithmen basierend auf der Graphentheorie entwickelt, um negative Schleifen zu identifizieren. Schließlich wird eine alternative Optimierung durchgeführt, um die maximale ASR des NOMA-unterstützten CFmMIMO-Systems mit FBC zu finden.
Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen Algorithmen die Benchmark-Algorithmen in Bezug auf die ASR unter verschiedenen Szenarien deutlich übertreffen.

Statistikk

Die untere Schranke der ergodischen Datenrate für URLLC-Nutzer n ist gegeben durch:
ˆ
Rn = η log2(1 + ¯
γn) - sqrt(ηV(¯
γn)/τd) * Q^(-1)(ϵn)/ln 2
Dabei ist ¯
γn
n = L * (sum_m sqrt(p_mn*θ_mn))^2 / (sum_n' sum_m p_mn'*β_mn + sum_{n'<n} x_πn,n' * L * (sum_m sqrt(p_mn'*θ_mn))^2 + sum_{n'>n} (2-2c_n') * x_πn,n' * L * (sum_m sqrt(p_mn'*θ_mn))^2 + 1)
und ¯
γn
n1 = L * (sum_m sqrt(p_mn*θ_mn1))^2 / (sum_n' sum_m p_mn'*β_mn1 + sum_{n'<n} x_πn,n' * L * (sum_m sqrt(p_mn'*θ_mn1))^2 + sum_{n'>n} (2-2c_n') * x_πn,n' * L * (sum_m sqrt(p_mn'*θ_mn1))^2 + 1)

Sitater

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Viktige innsikter hentet fra

Achievable Sum Rate Optimization on NOMA-aided Cell-Free Massive MIMO with Finite Blocklength Coding

by Baolin Chong... klokken arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.02107.pdf

Dypere Spørsmål

Wie könnte das vorgeschlagene Optimierungsverfahren für NOMA-unterstützte CFmMIMO-Systeme erweitert werden, um zusätzliche Leistungsanforderungen wie Energieeffizienz oder Fairness zu berücksichtigen

Um zusätzliche Leistungsanforderungen wie Energieeffizienz oder Fairness in das vorgeschlagene Optimierungsverfahren für NOMA-unterstützte CFmMIMO-Systeme zu integrieren, könnten folgende Erweiterungen vorgenommen werden:

Energieeffizienz: Durch die Integration von Energieeffizienzzielen in das Optimierungsverfahren könnte eine zusätzliche Optimierungsschicht hinzugefügt werden, die darauf abzielt, die Übertragungseffizienz zu maximieren, während gleichzeitig der Energieverbrauch minimiert wird. Dies könnte durch die Formulierung von Nebenbedingungen oder Zielfunktionen erreicht werden, die den Energieverbrauch der APs berücksichtigen.

Fairness: Um Fairness in der Ressourcenzuweisung zu gewährleisten, könnten Fairnesskriterien in die Optimierung integriert werden. Dies könnte beispielsweise durch die Berücksichtigung von Fairnessindikatoren wie dem Proportional Fairness Index oder dem Jain's Fairness Index erfolgen. Durch die Anpassung der Optimierungsfunktion können Ressourcen gerechter auf die verschiedenen Nutzer verteilt werden.

Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Leistungsanforderungen kann das Optimierungsverfahren für NOMA-unterstützte CFmMIMO-Systeme weiter verbessert werden, um eine ausgewogenere und effizientere Nutzung der Ressourcen zu ermöglichen.

Welche Herausforderungen ergeben sich, wenn das System mit unvollständiger Kanalstatistik oder Unsicherheiten in den Kanalschätzungen arbeitet

Die Arbeit mit unvollständiger Kanalstatistik oder Unsicherheiten in den Kanalschätzungen kann zu verschiedenen Herausforderungen führen, darunter:

Leistungsabfall: Unvollständige oder ungenaue Kanalstatistiken können zu einem Leistungsabfall führen, da die Systeme möglicherweise nicht in der Lage sind, die Ressourcen effizient zuzuweisen oder die Interferenz angemessen zu managen.

Komplexität der Optimierung: Die Integration von Unsicherheiten in die Kanalschätzungen kann die Optimierung komplexer machen, da zusätzliche Variablen und Nebenbedingungen berücksichtigt werden müssen, um die Robustheit des Systems zu gewährleisten.

Fehleranfälligkeit: Die Arbeit mit unvollständigen oder unsicheren Kanalschätzungen kann die Fehleranfälligkeit des Systems erhöhen, da die Entscheidungsfindung auf unvollständigen oder fehlerhaften Informationen basiert.

Daher ist es wichtig, Mechanismen und Algorithmen zu entwickeln, die die Auswirkungen von unvollständigen Kanalstatistiken oder Unsicherheiten in den Kanalschätzungen minimieren und die Robustheit des Systems gewährleisten.

Wie könnte das Konzept der negativen Schleifen in der Graphentheorie auf andere Optimierungsprobleme in drahtlosen Kommunikationssystemen angewendet werden

Das Konzept der negativen Schleifen in der Graphentheorie kann auf andere Optimierungsprobleme in drahtlosen Kommunikationssystemen angewendet werden, um beispielsweise Interferenzmanagement, Ressourcenzuweisung oder Routingprobleme zu lösen. Hier sind einige Anwendungen:

Interferenzmanagement: Durch die Identifizierung von negativen Schleifen in einem Graphen können Interferenzen zwischen verschiedenen Nutzern oder Geräten minimiert werden, indem die Zuweisung von Ressourcen optimiert wird, um die Interferenz zu reduzieren.

Ressourcenzuweisung: Negative Schleifen können verwendet werden, um die optimale Zuweisung von Ressourcen wie Frequenzen, Leistungen oder Zeitfenstern in drahtlosen Netzwerken zu bestimmen, um die Gesamtleistung des Systems zu maximieren.

Routing: In Routingproblemen können negative Schleifen dazu beitragen, optimale Routen zu identifizieren, die die Latenz minimieren, die Zuverlässigkeit maximieren oder die Gesamtleistung des Netzwerks verbessern.

Durch die Anwendung des Konzepts der negativen Schleifen in der Graphentheorie auf verschiedene Optimierungsprobleme können drahtlose Kommunikationssysteme effizienter gestaltet und betrieben werden.