[논문]5G 시스템에서의 비-직교 다중 액세스(NOMA)

리아즈; 김재명; 곽경섭

doi:10.7840/kics.2015.40.12.2549

5G 시스템에서의 비-직교 다중 액세스(NOMA)
On Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) in 5G Systems 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.40 no.12, 2015년, pp.2549 - 2558

리아즈 (Inha Univ. UWB Wireless Communications Research Center) , 김재명 (Inha University) , 곽경섭 (Inha Hanlim Fellow)

초록
AI-Helper

NOMA는 차세대 유망한 무선 접속 기술 중 하나다. 중첩코딩(SC: superposition coding) 기술을 활용한 송신부와 순차적 간섭 제거(SIC: successive interference cancellation) 기술을 탑재한 수신부를 갖춘 NOMA는 다수의 바람직한 특징을 가지고 있으며, 기존의 LTE에서 채택하고 있는 직교 다중 접속(OMA) 방식인 직교 주파수 분할 다중(OFDMA)기술에 비해 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 5G 시스템에서의 NOMA에 관한 최근의 연구 동향을 분석하였다. 먼저, NOMA의 기본 개념을 논하고 장래 무선 기술 분야에서의 그 중요성을 진단하였다. 다음은, 5G 시스템에서의 NOMA에 대한 가장 최근의 주요 기술들을 분석하고, 다양한 항목별로 분류하여 제시하였다. 마지막으로 NOMA의 성능을 수치해석 결과를 통해 분석하고; NOMA의 현안과 난제에 기반하여 향후 해결해야 할 이슈들을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The non-orthogonal multiple access (NOMA) is one of the fledging paradigms which next generation radio access technologies are sprouting toward. The NOMA with superposition coding (SC) in the transmitter and successive interference cancellation (SIC) at the receiver comes with many desirable features and benefits over orthogonal multiple access (OMA) such as orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) adopted by Long-Term Evolution (LTE). In this paper, we study the recent research trends on NOMA in 5G systems. We discuss the basic concept of NOMA and explain its aspects of importance for future radio access. Then, we provide a survey of the state of the art in NOMA for 5G systems in a categorized manner. Further, we analyze the NOMA performances with numerical examples; and provide some avenues for future research on NOMA on a set of open issues and challenges.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

고속 가시광 통신 시스템 (VLC: visible light communication)의 처리량을 향상시키기 위해 NOMA를 적용하는 연구를 수행하였으며, 이 연구에서는 NOMA가 VLC 네트워크 하향링크에서도 높은 개선된 용량을 얻을 수 있다는 것을 보여준다^[14]. 이미 존재하는 채널과 간섭을 일으키는 채널(interfering channel)을 결합함으로써 통신 채널의 용량을 향상시키고자 NOMA 기술에 랩터 코드(raptor codes)를 설계하였다^[15].
하지만, 5G에서의 NOMA기술은 여전히 초창기에 머물러 있는 단계이기 때문에, 5G 시스템에서의 NOMA 기술에 대한 현재까지의 연구 현황을 총체적으로 파악하는 일은 이 분야에 대한 더많은 연구를 이끌어내기 위해 무척 중요하다. 본 논문에서 가장 최근의 NOMA 연구 경향을 살펴보고 NOMA가 무선 접속 기술의 변화를 이끌기 위해 앞으로 해결되어야 할 다양한 문제점들을 조사한다. 본 논문은 다음과 같은 관점에서 NOMA을 연구하고 분석 하였다.
또한 NOMA는 이기종 네트워크 환경에서도 보다 깊이 있는 연구가 있어야 한다. 본 논문은 NOMA의 기존 연구에 대한 근간 기술을 논의하고 우수성을 수치적 결과를 통하여 제시하고 있으며 향후 가능한 연구 방향을 제시하였다.
본 논문에서 가장 최근의 NOMA 연구 경향을 살펴보고 NOMA가 무선 접속 기술의 변화를 이끌기 위해 앞으로 해결되어야 할 다양한 문제점들을 조사한다. 본 논문은 다음과 같은 관점에서 NOMA을 연구하고 분석 하였다.
이 절에서 현존하는 NOMA 연구 사례 및 결과를 항목별로 분류하여 간략하게 제시한다. 본 논문의 주요 목적이 5G NOMA 시스템에 대한 최근의 연구 경향을 이해하는 것이기 때문에 각 기술에 대한 자세한 수학적인 분석은 생략하였다.
간섭 분석이라는 용어는 무선 통신 분야에서 일반적으로 쓰이고 있지만, 여기서는 [7]에서 제안한 협조적 NOMA 방식에 중점을 두고 있다. 이 논문은 협조 단계에서 블루투스와 같은 근거리 통신 방식을 제안하고 있다. 하지만 셀룰러 통신에서 블루투스 무선 통신을 사용할 경우 이미 존재하고 있는 무선 개인 통신망 (WPAN)으로부터 심각한 간섭을 받을 확률이 크다.
이 논문을 통해 5G 시스템에서의 NOMA 연구 현황을 분석하고, 해석적 결과 비교를 통하여 NOMA의 성능을 논의하였다. 그 결과 NOMA가 차세대 다중 접속 기술의 유망한 후보자임이 확인하었다.
이러한 연구 배경과 더불어 앞으로 해결되어야 할 과제와 문제점들이 상존한다. 이 절에서는, NOMA를 보다 넓은 범위에서 추진되어야 할 몇 가지 가능한 연구 방향을 제시 한다.
참고문헌 [6]에서는 단일 사용자-다중입출력(single user-MIMO)의 상황에서 행렬의 계수 최적화(rank optimization)가 NOMA의 성능에 주는 영향을 집중적으로 분석하고 있다. 이를 통해 SU-MIMO 기술과 결합한 NOMA가 채널 행렬의 계수(rank)를 조절함으로써 어떻게 시스템 성능을 보다 향상 시킬 수 있는지 보여주고 있다.

가설 설정

모바일 사용자의 불규칙적인 공간 분포는 NOMA의 성능에도 영향을 미칠 것이다. 따라서 이기종 네트워크에서 사용자 분포에 따른 NOMA의 아웃티지 성능, 에르고딕 용량, 사용자 공정성을 연구하는 것은 무척 가치 있는 연구가 될 것이다.
사용자의 분포는 무작위이며 N = 2, L = 10, α = 2, R_D = 3m로 설정하였다. 사용자들은 네트워크상에 균일하게 분포되어 있다고 가정한다. 목표 데이터 율을 약한 사용자는 채널당 0.
사용자의 분포는 무작위이며 N = 2, L = 10, α = 2, RD = 3m로 설정하였다.
이때 기지국이 정보를 송출하는 전체 전력은 일정하며 이를 P라 한다. 이때 무선 링크는 독립적이며 동일한 분포(independently, identically distributed)를 가지며, 이 분포는 레일리 페이딩(Rayleigh fading) 신호와 부가 백색 가우스 잡음(AWGN)이라 가정한다. 채널은 0 < |h₁|² ≤ |h₂|² ≤⋯≤ |h_i|²… ≤ |h_N|² 의 순차적 크기로 가정하며, 이는 매 순간 사용자 U_i가 i번째로 열악한 채널을 차지하게 됨을 의미한다.
그림에서 알 수 있듯이, NOMA-BF는 합산 용량을 증가시킨다. 이때, 사용자들은 반경 500m 범위 안에서 무작위로 균일 분포되어 있다고 가정하였다. NOMA-BF는 기존의 다중사용자 빔 포밍에 비교하여 합산 용량 측면에서 우수하다.
채널은 0 < |h1|2 ≤ |h2|2 ≤⋯≤ |hi|2… ≤ |hN|2 의 순차적 크기로 가정하며, 이는 매 순간 사용자 Ui가 i번째로 열악한 채널을 차지하게 됨을 의미한다.

제안 방법

6 비트 (두 사용자의 데이터 율의 합한 비율임)로 한다. 수치 결과 비교를 위하여 표준화된 SNR 을 사용하였다.
이 절에서 현존하는 NOMA 연구 사례 및 결과를 항목별로 분류하여 간략하게 제시한다. 본 논문의 주요 목적이 5G NOMA 시스템에 대한 최근의 연구 경향을 이해하는 것이기 때문에 각 기술에 대한 자세한 수학적인 분석은 생략하였다.
. 이미 존재하는 채널과 간섭을 일으키는 채널(interfering channel)을 결합함으로써 통신 채널의 용량을 향상시키고자 NOMA 기술에 랩터 코드(raptor codes)를 설계하였다^[15]. NOMA와 더불어 랜덤 선형 네트워크 코딩(random linear network coding)의 결합은 패킷 성공 확률(packet success probability)을 향상시켜 멀티 캐스트 서비스를 제공할 수 있다^[16].

이론/모형

코드 분할 다중 접속(CDMA)과 같은 비-직교 방식은 사용자 신호간의 상관 관계가 0이 아닐 수 있다. IS-95, CDMA2000, 광대역 CDMA(WCDMA)와 같은 2세대, 3세대 셀룰러 시스템은 사실 비-직교 다중 접속(MA: multiple access) 기술을 채택하였다. CDMA는 셀 상호 간섭 (cross-cell interference)과 페이딩(fading) 현상에는 강하지만 셀 내 간섭(intracell interference)에는 보다 취약하다.

성능/효과

전력 할당이 공정성의 성능에 미치는 영향은 참고 문헌 [10]에서 연구된 바 있다. 다음 두 가지 가정을 고려하여 공정성 관점에서 전력 할당의 문제점을 연구하였다: i) BS가 완전한 채널상태정보(CSI: channel state information)를 가지고 있어, 채널 환경에 따라 사용자의 데이터 속도를 적응적으로 설정할 때, ii) 평균적 CSI 조건에서 사용자들이 고정된 목표 데이터 속도를 가지고 있을 때, 최적의 해법을 산출할 수 있는 저-복잡도의 알고리즘을 도출하였다. 이 연구는 NOMA 방식이 최악의 채널 환경을 가지고 있는 사용자들의 무선 접속 성능을 월등히 향상시킴으로써 기존의 다중접속 방식을 능가하는 장점을 가지고 있음을 확인하였다.
다수의 연구자들이 5G 시스템의 다중 접속기술로서의 적합성을 판단하기 위해 NOMA의 성능을 연구하였다. 결과, 차세대 무선 접속 기술의 가능성을 전력 측면에서 NOMA가 사용자 다중화 기술의 새로운 대안임을 확인하였다[4]. 사용자가 무작위로 배치되어 있는 셀룰러 네트워크에서, 사용자의 데이터 속도와 전력을 적절히 할당할 경우, NOMA는 OMA에 비해 보다 우수한 아웃티지(outage) 성능을 보임을 확인하였다[5].
이 논문을 통해 5G 시스템에서의 NOMA 연구 현황을 분석하고, 해석적 결과 비교를 통하여 NOMA의 성능을 논의하였다. 그 결과 NOMA가 차세대 다중 접속 기술의 유망한 후보자임이 확인하었다. NOMA의 다이버시티 이득은 중첩 부호화되어 전송되는 신호의 전력 할당 측면으로부터 발생한다.
사용자가 무작위로 배치되어 있는 셀룰러 네트워크에서, 사용자의 데이터 속도와 전력을 적절히 할당할 경우, NOMA는 OMA에 비해 보다 우수한 아웃티지(outage) 성능을 보임을 확인하였다[5]. 또한 NOMA가 보다 우수한 에르고딕 합산 속도(ergodic sum rate)를 가진다는 것을 확인하였다. 신호대잡음비(SNR)가 높은 경우, 반경 R_D인 전형적인 원판 모양의 무선 서비스 영역에서 i번째 사용자의 아웃티지 확률은 다음과 같이 구할 수 있다.
다음 두 가지 가정을 고려하여 공정성 관점에서 전력 할당의 문제점을 연구하였다: i) BS가 완전한 채널상태정보(CSI: channel state information)를 가지고 있어, 채널 환경에 따라 사용자의 데이터 속도를 적응적으로 설정할 때, ii) 평균적 CSI 조건에서 사용자들이 고정된 목표 데이터 속도를 가지고 있을 때, 최적의 해법을 산출할 수 있는 저-복잡도의 알고리즘을 도출하였다. 이 연구는 NOMA 방식이 최악의 채널 환경을 가지고 있는 사용자들의 무선 접속 성능을 월등히 향상시킴으로써 기존의 다중접속 방식을 능가하는 장점을 가지고 있음을 확인하였다. 만일 BS가 시변적 CSI 정보를 얻을 수 있다면, 사용자들 간의 공정성은 사용자들의 최소 전송 속도를 최대화함으로써 실현될 수 있다.
참고문헌[22]에서는 5G를 위한 NOMA기술을 연구하였고, NOMA기술의 원리, 주요 특징 그리고 수신기의 복잡도를 분석하였다. 이 연구에서는 시스템의 일부 복잡도가 증가에도 불구하고 제어 가능할 정도의 간섭을 허용할 수 있다고 결론짓고 있다. 참고문헌[23]은 MIMO NOMA 방식의 에르고딕 용량을 연구하였으며, 전체 전송전력 제약과 열약한 사용자의 최소 데이터 율을 보장한다는 조건하에서 최적 전력할당 기법을 이용하여 에르고딕 용량을 최적화 할 수 있음을 보였다.
그림 3은 동일한 사용자 수와 전력 할당 비율 조건에서, 비-협력적 NOMA와 협력적 NOMA 사이의 아웃티지 확률을, 식 (9)을 사용하여, SNR 함수로 표현한 것이다. 협력적 NOMA가 비교 대상에 비해 탁월한 성능을 보이고 있으며 협력적 NOMA를 적용하였을 때 모든 사용자들이 최대의 다이버시티 이득을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
채널 환경이 좋은 사용자와 그렇지 못한 사용자 간의 협력적 통신은 UWB와 블루투스와 같은 근거리 통신 기술을 이용한다. 협력적-NOMA는 모든 사용자들로 하여금 최대 다이버시티(maximum diversity)를 성취할 수 있도록 협력할 수 있다는 점이 증명되었다. 협력적-NOMA의 전체 아웃티지 확률은 다음과 같이 정의된다.

후속연구

NOMA에 대한 현재의 연구들은 송신기와 수신기 사이의 무선 연결이 AWGN과의 관계에서 레일리 페이딩으로 가정하고 있다. 5G 셀룰러의 정확한 무선 채널을 반영할 수 있도록 경로 손실과 지연 확산 값 [18]을 측정하여 적용한다면 보다 현실 적인 분석이 가능할 것이다.
모바일 사용자의 불규칙적인 공간 분포는 NOMA의 성능에도 영향을 미칠 것이다. 따라서 이기종 네트워크에서 사용자 분포에 따른 NOMA의 아웃티지 성능, 에르고딕 용량, 사용자 공정성을 연구하는 것은 무척 가치 있는 연구가 될 것이다.
지역에 장애물이 있을 경우 이러한 현상은 더욱 심해질 수 있다. 모든 사용자들에게(특히 밀리미터파 무선 통신의 경우 셀 경계 지역에서 150m 이상 떨어진 사용자들) 균일한 무선 환경을 제공할 수 있는 NOMA 방식을 고안하는 것은 의미 있는 연구가 될 것이다.
NOMA가 아웃티지 율을 최대화하는 아웃티지 확률이 왜곡 발생 확률을 최소화 한다는 보장을 할 수 없다 [17]. 최대의 아웃티지 율을 보장하면서도 적정한 왜곡 수준을 유지할 수 있는 최적화된 아웃티지 확률을 구하는 연구가 필요하다.
NOMA 기술의 성공적인 구현을 위해서는 송신부의 완벽한 중첩 코딩과 수신부의 순차적 간섭 제거 기술(SIC)은 물론 최적의 전력 할당, 이동성, 그리고 서브 대역 스케쥴링(sub-band scheduling)이 수반되어야 한다. 현존하는 다수의 연구 결과에도 불구하고 NOMA의 효율성은 왜곡 분석, 패킷 기반 통신에서의 자원 할당, 다중 사용자 빔 포밍에서의 아웃티지 분석, 현실적이고 실제적인 MAC 계층 설계 등 추후 연구를 통해 보다 확실하게 증명될 수 있을 것이다. 또한 NOMA는 이기종 네트워크 환경에서도 보다 깊이 있는 연구가 있어야 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	NOMA란?	NOMA는 차세대 유망한 무선 접속 기술 중 하나다. 중첩코딩(SC: superposition coding) 기술을 활용한 송신부와 순차적 간섭 제거(SIC: successive interference cancellation) 기술을 탑재한 수신부를 갖춘 NOMA는 다수의 바람직한 특징을 가지고 있으며, 기존의 LTE에서 채택하고 있는 직교 다중 접속(OMA) 방식인 직교 주파수 분할 다중(OFDMA)기술에 비해 장점을 가지고 있다.
	셀룰러 네트워크의 시스템 성능을 향상시키는 가장 중요한 요소 중 보통 직교 방식과 비-직교 방식의 두 가지 유형으로 분류되는 기술은?	셀룰러 네트워크의 시스템 성능을 향상시키는 가장 중요한 요소는 일반적으로 무선 접속 기술의 설계이며, 그 중에서도 특히 다중 접속 기술이다. 다중 접속 기술은 보통 직교 방식과 비-직교 방식의 두 가지 유형으로 분류된다[1].
	셀룰러 네트워크의 시스템 성능을 향상시키는 가장 중요한 요소는?	셀룰러 네트워크의 시스템 성능을 향상시키는 가장 중요한 요소는 일반적으로 무선 접속 기술의 설계이며, 그 중에서도 특히 다중 접속 기술이다. 다중 접속 기술은 보통 직교 방식과 비-직교 방식의 두 가지 유형으로 분류된다[1].

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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