要約
タイトル:STAR-RIS支援のMIMO-NOMAネットワークの省エネ設計
要約:
– 同時送信と反射再構成可能インテリジェント面(STAR-RIS)は、従来の反射のみのRISに比べてカバレッジ範囲を拡大できる。
– 本論文では、MIMO対応の非直交多元接続(NOMA)システムにおいて、STAR-RISの省エネ潜在力を利用することを目的とする。
– 系統のエネルギー効率を最大化するために、送信ビームフォーミングとSTAR-RISの低コスト・パッシブエレメントの位相を最適化するアルゴリズムを提案する。
– 送信ビームフォーミング最適化問題を解決するために、シグナルアラインメントとゼロフォーシング前処理法を用いて、各ユーザーペアにおいてMIMO-NOMAチャネルを単一アンテナNOMAチャネルに分解する方法を提案する。
– フェーズシフト最適化問題を解決するために、逐次凸近似法(SCA)に基づく方法を提案する。
– シミュレーション結果は、NOMA技術を使用した提案アルゴリズムが、直交多元接続(OMA)スキームおよびランダムフェーズシフトスキームに比べて優れたエネルギー効率性能を発揮することを示している。
要約(オリジナル)
Simultaneous transmission and reflection-reconfigurable intelligent surface (STAR-RIS) can provide expanded coverage compared with the conventional reflection-only RIS. This paper exploits the energy efficient potential of STAR-RIS in a multiple-input and multiple-output (MIMO) enabled non-orthogonal multiple access (NOMA) system. Specifically, we mainly focus on energy-efficient resource allocation with MIMO technology in the STAR-RIS assisted NOMA network. To maximize the system energy efficiency, we propose an algorithm to optimize the transmit beamforming and the phases of the low-cost passive elements on the STAR-RIS alternatively until the convergence. Specifically, we first decompose the formulated energy efficiency problem into beamforming and phase shift optimization problems. To efficiently address the non-convex beamforming optimization problem, we exploit signal alignment and zero-forcing precoding methods in each user pair to decompose MIMO-NOMA channels into single-antenna NOMA channels. Then, the Dinkelbach approach and dual decomposition are utilized to optimize the beamforming vectors. In order to solve non-convex phase shift optimization problem, we propose a successive convex approximation (SCA) based method to efficiently obtain the optimized phase shift of STAR-RIS. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm with NOMA technology can yield superior energy efficiency performance over the orthogonal multiple access (OMA) scheme and the random phase shift scheme.
arxiv情報
| 著者 | Fang Fang,Bibo Wu,Shu Fu,Zhiguo Ding,Xianbin Wang |
| 発行日 | 2023-04-19 14:53:04+00:00 |
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