Power Optimization of NOMA for Multi-Cell Networks

Mohammed Belal Uddin; Md Fazlul Kader; Anik Islam; Soo Young Shin

doi:10.7840/kics.2018.43.7.1182

주제분류

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저널정보

한국통신학회
한국통신학회논문지 학술저널
한국통신학회논문지 제43권 제7호
2018.7 1,182 - 1,190 (9page)
DOI : 10.7840/kics.2018.43.7.1182

저자정보

Mohammed Belal Uddin (Kumoh National Institute of Technology)
Md Fazlul Kader (University of Chittagong)
Anik Islam (Kumoh National Institute of Technology)
Soo Young Shin (Kumoh National Institute of Technology)

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비 직교 다중 접속 기술(Non-orthogonal multiple access, NOMA)은 차세대 무선 통신에서 데이터율 및 주파수 효율에 대한 요구를 충족하기 위한 기술로 고려된다. 본 논문에서는 NOMA의 2개 셀 다운링크 통신 시나리오를 수행하는 방법에 대해 연구한다. 인접한 셀의 데이터 전송은 서로 간섭으로서 작용하며, 각 셀은 두 명의 사용자로 구성된다. 다음으로, NOMA 사용자 간의 전력할당 최적화에 관한 문제를 수식화 한다. 이 최적화 문제는 두 가지 조건하에서 시스템 처리량을 최대화 하는 것을 목표로 한다. 첫 번째는, NOMA 사용자 디바이스들 간에 전력을 분배하기 위한 전체 송신전력 제한에 대해 고려한다. 두 번째는, 사용자의 최저 데이터 속도 요구조건을 충족하기 위한 서비스 품질 요구 제한에 대해 고려한다. 제안된 최적화 문제에 기반한 두 개의 다른 닫힌 형식의 해를 유도한다. 제안된 전력 할당 기법의 성능은 시뮬레이션 결과를 통해 증명한다.

Non-orthogonal multiple access (NOMA) is thought of as a challenging technique for providing the data rate and spectral efficiency requirement in the era of future wireless communication. This article studies the performance of a NOMA adopted two-cell downlink communication scenario where adjacent cells interfere into each other’s data transmission and each cell consists of two users. Then, the optimization problem with respect to power allocation between NOMA users is formulated. This optimization problem aims at maximizing the throughput of the system under two constraints. First, it considers a total transmit power constraint for distributing power among NOMA user devices. Second, it regards a quality-of-service demand constraint to meet minimum data rate requirements of the users. Two different closed-form solutions are derived based on the proposed optimization problem. The superiority of the proposed power allocation scheme is proved through simulation results.

#Non-orthogonal multiple access #multi-cell network #inter-cell interference #power optimization #capacity