본 논문에서는 5G 무선 통신을 위한 다운 링크 시스템에서 다중 셀 다중 입력 다중 출력 (MIMO) - 비 직교 다중 접속 (NOMA : non-orthogonal multiple access) 시스템에서 가중치 가산율 최대화 (WSRM) 및 ...
본 논문에서는 5G 무선 통신을 위한 다운 링크 시스템에서 다중 셀 다중 입력 다중 출력 (MIMO) - 비 직교 다중 접속 (NOMA : non-orthogonal multiple access) 시스템에서 가중치 가산율 최대화 (WSRM) 및 에너지 효율 최대화 (EEmax) 문제를 해결하기 위한 견고한 빔 형성 설계를 제시한다. 이 연구는 채널 자극 매트릭스에 불확실성을 최악의 모델, 즉 단일 값 불확도 모델 (SVUM)과 타원 불확실성 모델 (EUM)으로 추가함으로써 기지국 (BS)에서 불완전한 채널 상태 정보 (CSI)를 고려한다. 이 관찰에서, WSRM 및 EEmax 문제는 BS에서의 송신 전력 제약 및 셀 에지 사용자에 대한 최소 레이트 요구에 따라 공식화된다. 객관적 문제는 해결하기 어려운 비 결정적 다항식 (NP) 문제로 알려져있다. 최적의 사용자 쌍을 클러스터로 선택하여 더 높은 합계를 얻는 공동 사용자 클러스터링 및 전력 할당 (JUCPA) 알고리즘을 제안한다. 사용자 간 간섭을 최소화하고 사용자 간의 공평성을 높이기 위해 새로운 연계 사용자 페어링 및 동적 전력 할당 (JUPDPA) 알고리즘이 제안되었다. 셀 가장자리 사용자에 대한 전송 전력 제약 및 최소 속도 요구 조건에 따라 EE를 최대화하기 위해 부분 비구면 최적화 문제가 공식화된다. 설계된 문제는 비선형 부분 목적 함수로 인해 풀기가 어렵다. 첫째, 비구면 문제를 등가 파라메트릭 형태로 변환하기 위해 분수 프로그래밍의 속성을 사용한다. 그런 다음, 위의 문제의 정지 지점으로의 수렴을 해결하는 CCCP (Constrained convex-convex procedure)에 대해 효율적인 반복 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 Dinkelbach 알고리즘을 사용하여 최대 에너지 효율을 결정한다. 객관적 문제를 효율적으로 해결할뿐만 아니라 최적의 송신 빔 포밍 행렬을 찾기 위해 ML (majorization minimization) 기법을 확립하는 견고한 빔 형성 설계를 제안한다. 제안 된 JUCPA 및 JUPDPA 알고리즘과 함께 제안 된 견고한 빔 포밍 설계가 기존 NOMA 기법 및 기존의 직교 다중 접속 (OMA) 기법과 비교하여 더 높은 최악의 경우의 스펙트럼 및 에너지 효율을 달성한다는 것을 보여주기 위해 광범위한 수치 결과가 제공된다.
본 논문에서는 5G 무선 통신을 위한 다운 링크 시스템에서 다중 셀 다중 입력 다중 출력 (MIMO) - 비 직교 다중 접속 (NOMA : non-orthogonal multiple access) 시스템에서 가중치 가산율 최대화 (WSRM) 및 에너지 효율 최대화 (EEmax) 문제를 해결하기 위한 견고한 빔 형성 설계를 제시한다. 이 연구는 채널 자극 매트릭스에 불확실성을 최악의 모델, 즉 단일 값 불확도 모델 (SVUM)과 타원 불확실성 모델 (EUM)으로 추가함으로써 기지국 (BS)에서 불완전한 채널 상태 정보 (CSI)를 고려한다. 이 관찰에서, WSRM 및 EEmax 문제는 BS에서의 송신 전력 제약 및 셀 에지 사용자에 대한 최소 레이트 요구에 따라 공식화된다. 객관적 문제는 해결하기 어려운 비 결정적 다항식 (NP) 문제로 알려져있다. 최적의 사용자 쌍을 클러스터로 선택하여 더 높은 합계를 얻는 공동 사용자 클러스터링 및 전력 할당 (JUCPA) 알고리즘을 제안한다. 사용자 간 간섭을 최소화하고 사용자 간의 공평성을 높이기 위해 새로운 연계 사용자 페어링 및 동적 전력 할당 (JUPDPA) 알고리즘이 제안되었다. 셀 가장자리 사용자에 대한 전송 전력 제약 및 최소 속도 요구 조건에 따라 EE를 최대화하기 위해 부분 비구면 최적화 문제가 공식화된다. 설계된 문제는 비선형 부분 목적 함수로 인해 풀기가 어렵다. 첫째, 비구면 문제를 등가 파라메트릭 형태로 변환하기 위해 분수 프로그래밍의 속성을 사용한다. 그런 다음, 위의 문제의 정지 지점으로의 수렴을 해결하는 CCCP (Constrained convex-convex procedure)에 대해 효율적인 반복 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 Dinkelbach 알고리즘을 사용하여 최대 에너지 효율을 결정한다. 객관적 문제를 효율적으로 해결할뿐만 아니라 최적의 송신 빔 포밍 행렬을 찾기 위해 ML (majorization minimization) 기법을 확립하는 견고한 빔 형성 설계를 제안한다. 제안 된 JUCPA 및 JUPDPA 알고리즘과 함께 제안 된 견고한 빔 포밍 설계가 기존 NOMA 기법 및 기존의 직교 다중 접속 (OMA) 기법과 비교하여 더 높은 최악의 경우의 스펙트럼 및 에너지 효율을 달성한다는 것을 보여주기 위해 광범위한 수치 결과가 제공된다.
In this thesis, we present a robust beamforming design to tackle the weighted sum-rate maximization (WSRM) and Energy efficiency maximization (EEmax) problem in a multicell multiple-input multiple-output (MIMO) – non-orthogonal multiple access (NOMA) downlink system for 5G wireless communicat...
In this thesis, we present a robust beamforming design to tackle the weighted sum-rate maximization (WSRM) and Energy efficiency maximization (EEmax) problem in a multicell multiple-input multiple-output (MIMO) – non-orthogonal multiple access (NOMA) downlink system for 5G wireless communications. This work considers the imperfect channel state information (CSI) at the base station (BS) by adding uncertainties to channel estimation matrices as the worst-case model i.e., singular value uncertainty model (SVUM) and ellipsoidal uncertainty model (EUM). With this observation, the WSRM and EEmax problem is formulated subject to the transmit power constraints at the BS and the minimum rate requirement for the cell edge user. The objective problem is known as non-deterministic polynomial (NP) problem which is difficult to solve. We propose a joint user clustering and power allocation (JUCPA) algorithm in which the best user pair is selected as a cluster to attain a higher sum-rate. A novel joint user pairing and dynamic power allocation (JUPDPA) algorithm is also proposed to minimize the inter user interference and also to enhance the fairness between the users. A fractional non-convex optimization problem is formulated to maximize the EE subject to the transmit power constraints and the minimum rate requirement for the cell edge user. The designed problem is difficult to solve due to its nonlinear fractional objective function. We firstly employ the properties of fractional programming to transform the non-convex problem into its equivalent parametric form. Then, an efficient iterative algorithm is proposed established on the constrained concave-convex procedure (CCCP) that solves and achieves convergence to a stationary point of the above problem. Finally, Dinkelbach algorithm is employed to determine the maximum energy efficiency. We propose a robust beamforming design which establishes on majorization minimization (MM) technique to find the optimal transmit beamforming matrix, as well as efficiently solve the objective problem. Extensive numerical results are provided to show that the proposed robust beamforming design together with the proposed JUCPA and JUPDPA algorithm attains higher worst-case spectral and energy efficiency as compared with the existing NOMA schemes and the conventional orthogonal multiple access (OMA) scheme.
In this thesis, we present a robust beamforming design to tackle the weighted sum-rate maximization (WSRM) and Energy efficiency maximization (EEmax) problem in a multicell multiple-input multiple-output (MIMO) – non-orthogonal multiple access (NOMA) downlink system for 5G wireless communications. This work considers the imperfect channel state information (CSI) at the base station (BS) by adding uncertainties to channel estimation matrices as the worst-case model i.e., singular value uncertainty model (SVUM) and ellipsoidal uncertainty model (EUM). With this observation, the WSRM and EEmax problem is formulated subject to the transmit power constraints at the BS and the minimum rate requirement for the cell edge user. The objective problem is known as non-deterministic polynomial (NP) problem which is difficult to solve. We propose a joint user clustering and power allocation (JUCPA) algorithm in which the best user pair is selected as a cluster to attain a higher sum-rate. A novel joint user pairing and dynamic power allocation (JUPDPA) algorithm is also proposed to minimize the inter user interference and also to enhance the fairness between the users. A fractional non-convex optimization problem is formulated to maximize the EE subject to the transmit power constraints and the minimum rate requirement for the cell edge user. The designed problem is difficult to solve due to its nonlinear fractional objective function. We firstly employ the properties of fractional programming to transform the non-convex problem into its equivalent parametric form. Then, an efficient iterative algorithm is proposed established on the constrained concave-convex procedure (CCCP) that solves and achieves convergence to a stationary point of the above problem. Finally, Dinkelbach algorithm is employed to determine the maximum energy efficiency. We propose a robust beamforming design which establishes on majorization minimization (MM) technique to find the optimal transmit beamforming matrix, as well as efficiently solve the objective problem. Extensive numerical results are provided to show that the proposed robust beamforming design together with the proposed JUCPA and JUPDPA algorithm attains higher worst-case spectral and energy efficiency as compared with the existing NOMA schemes and the conventional orthogonal multiple access (OMA) scheme.
주제어
#Energy efficiency beamforming user pairing power allocation 5G worst-case massive MIMO sum-rate and optimization 에너지 효율 빔 포밍 사용자 페어링 전력 할당 최악의 경우 방대한 MIMO NOMA 합계 속도 및 최적화
학위논문 정보
저자
Chinnadurai, Sunil
학위수여기관
전북대학교 일반대학원
학위구분
국내박사
학과
전자·정보공학부(전자공학 전공)
지도교수
정용채
발행연도
2018
총페이지
xi, 120 p.
키워드
Energy efficiency beamforming user pairing power allocation 5G worst-case massive MIMO sum-rate and optimization 에너지 효율 빔 포밍 사용자 페어링 전력 할당 최악의 경우 방대한 MIMO NOMA 합계 속도 및 최적화
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