Interference-Aware Super-Constellation Design for NOMA

要約

非正義の多重アクセス（NOMA）は、潜在的な次世代多世代の複数アクセス手法として大きな注目を集めています。
ただし、有限アルファベットの入力による実装は課題に直面しています。
特に、ユーザー間干渉のため、上層の干渉キャンセル（sic）が適用されると、重ね合わせの星座がオーバーラップシンボルを持つ可能性があります。
この問題に取り組むために、このペーパーでは、自動エンコーダーを採用して、干渉を意識したスーパーコンテルションを設計します。
重ね合わせの星座に重複したシンボルがある可能性のある従来の方法とは異なり、提案された自動エンコーダーベースのNOMA（AE-Noma）は、チャネルのゲインに関係なく、レシーバーに識別可能なシンボルを含むスーパーコンセントを設計するように訓練されています。
提案されたアーキテクチャは、SICの必要性を削除し、代わりに最尤ベースのアプローチを使用することができます。
この論文は、AE-Nomaの概念アーキテクチャ、損失機能、およびトレーニング戦略を提示します。
ビットエラー率を改善する際の干渉認識星座の有効性を実証するために、さまざまなテスト結果が提供され、さまざまなチャネルシナリオへのAE-Nomaの適応性とNOMAシステムを実装する有望な可能性を示しています

要約(オリジナル)

Non-orthogonal multiple access (NOMA) has gained significant attention as a potential next-generation multiple access technique. However, its implementation with finite-alphabet inputs faces challenges. Particularly, due to inter-user interference, superimposed constellations may have overlapping symbols leading to high bit error rates when successive interference cancellation (SIC) is applied. To tackle the issue, this paper employs autoencoders to design interference-aware super-constellations. Unlike conventional methods where superimposed constellation may have overlapping symbols, the proposed autoencoder-based NOMA (AE-NOMA) is trained to design super-constellations with distinguishable symbols at receivers, regardless of channel gains. The proposed architecture removes the need for SIC, allowing maximum likelihood-based approaches to be used instead. The paper presents the conceptual architecture, loss functions, and training strategies for AE-NOMA. Various test results are provided to demonstrate the effectiveness of interference-aware constellations in improving the bit error rate, indicating the adaptability of AE-NOMA to different channel scenarios and its promising potential for implementing NOMA systems

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