机会NOMA基于海量MIMO预编码5G无线新

摘要

这项工作调查组播服务，从而起到5G新的无线电（NR）的关键作用。特别是，我们提出了单播多播MIMO预编码基于/ NOMA上的混合。我们的方案第一分类单播用户分为NOMA和非NOMA类型和然后利用零空间和连续干扰消除，以消除该信号泄漏。为了证明我们的设计的有效性和效率，我们也存在仿真结果在典型的大规模MIMO场景。

1.介绍

随着无线通信系统的发展，甚至更高的数据速率的要求越来越迫切关注全球。趋势之一是从单个天线向多个天线[变化1，2]。大型天线阵列已经被视为5G新的无线电从一开始的关键技术（NR）之一。在大规模的多输入多输出（MIMO）系统中，基站（BS）都配备有几十甚至几百的天线来为多个用户服务。通过在空间维度增加无线资源的发展，大规模的天线阵列可以显著提高两者的功率效率和频谱效率[3]。然而，在MIMO场景中，一般的无线组播波束形成都是一个不确定的多项式时间困难(NP-hard)挑战。在[4]中，作者使用大量的MIMO技术对首次多播传输;通过部署大量的基站天线阵列的，块状MIMO可以显著提高频谱和能量效率[五]。从渐近分析方面，这个问题可以通过封闭形式的解决方案，这是5G NR的设计很重要解决。现有的研究都集中在多播问题下，健全和不完善信道状态信息（CSI）的情况渐近分析。在这项研究中，我们调查或者大规模MIMO和5G NR的背景下，多播。

作为多址家族的最新成员，非正交多址（NOMA）设想为5G NR网络的基本组成部分。此外，NOMA进一步促进通过允许MU到发送从相同的源以同时多个器件的频谱利用率。特别地，NOMA有效地利用叠加编码（SC）和连续干扰消除（SIC）和多用户分集，以提高频谱利用率。通过与差信道条件的用户分配更多的传输功率，NOMA可以实现系统吞吐量和用户公平[之间的平衡的折衷6]。

NOMA和多天线MIMO技术展品显著潜在的在提高频谱效率和提供更好的无线服务，特别是当一个多播组的用户远离所述BS的组合[7]。在这篇文章中，我们提出了一个庞大的3D模型MIMO的重要方案，称机会基于NOMA-混合单播/组播预编码方案，它提供了两种干扰消除和用户选择/分组的能力。这项研究的贡献是基于NOMA-混合单播/组播业务的调查。据我们所知，有杂交5G没有以前的研究中单播/组播系统，即使这个主题代表了行业实际的挑战。

本文安排如下：第2解释了5G NR组播业务和机会NOMA，以及3D混合单播/多播预编码。部分3上下杂交的多播传输服务机会性MIMO-NOMA方案详解。该方案的仿真结果和分析部分中描述4和第五给出了总结。

符号:Ť，上标 ，和H表示转置，复共轭，和厄米转置，分别。列向量和矩阵用小写字母和粗体大写字母分别表示。此外，表示一组正整数，和表示一组复数。是个 单位矩阵。代表Kronecker积。

2.系统模型

2.1。5G NR的组播在大规模MIMO系统

大规模MIMO是一种新兴的技术，扩展MIMO与所有传统MIMO的优点几个数量级。它将为宽带网络的未来发展提供了动力，这将是高效节能，安全和强大，并更有效地[使用该频谱8]。此外，节能和稳定的无线通信已经成为一个客观的新的无线接入结构来实现资源节约的目的。5G NR的特征在于大量的连接到分组数据网络（PDN）和处理大量数据的能力的设备。然而，激烈的通信流量仍然是5G大规模MIMO系统的严峻挑战[9]。虽然组播布隆过滤器可以克服用户的大量的流量泄漏，在5G NR接入点的物理冲击导致系统中的瓶颈。多播可以迅速传播到由信号所覆盖的区域中的相同的消息，而不增加成本，它被认为是对大规模数据通信问题的一个重要的解决方案。

5G NR组播方案的等待时间总是在网络层小于在应用层。组播不仅节省通信资源，而且还加快了服务器的计算负荷，从而增加5G NR系统的能力[10]。

然而，5G系统包括多播功能和它是理想的多播传输。具有上述优点，块状MIMO多播系统可以成为有希望的使能器用于5G NR [11]。

2.2。架构海量机会MIMO-NOMA

在大规模MIMO系统中，我们发现5G常常为利用NOMA技术获得额外收益创造了良好机会[12]。当多播群组成员和所述BS之间的距离足够大时，具有不同水平的路径损耗的用户可以通过使用波束形成被分组为NOMA和非NOMA。采用机会主义NOMA和大规模MIMO这种情况下在图中示出1并且在下面讨论。

NOMA的一个重要优点是通过将用户的配对，从而提高了容量，与差信道条件的用户获得更大的发射功率[13]。然而，这可能在MIMO系统中引起的小区间干扰（ICI）的常见的现象[14因为cell-edge的用户体验到传输功率的提高，而且他们会遇到来自附近cell的干扰[15]。因此，在NOMA方案中实现干扰抵消辅助零空间方法来实现组播用户和单播用户之间的信道正交性是非常重要的[16]。

此外，MIMO-NOMA架构下，数据通信服务不同的用户提供不同的功率电平，致使一些用户接收的信号和信号干扰[多层17]。该SIC技术对数据进行解码的不同层为用户获得他们自己的，这有利于提高在混合多播方案中的MIMO-NOMA系统的性能[18]。数字2示出了用于消除各组之间的干扰的方法。

MIMO信道模型是至关重要的，当我们评估我们所提出的系统的性能。出于实际考虑，我们使用3D传播信道模型，其如下详述。

2.3。3D海量MIMO信道模型

信道模型考虑了MU-MIMO信道系统的下行传输在BS天线，单天线用户( ）在非视距的视距（NLOS）条件。它由下式给出[19] 哪里 为通道矩阵，其元素 （ ）表示BS之间的信道向量的个用户。 是大规模的信道矩阵，其中 。代表对数正态阴影衰落的因素，表示路径损耗指数，和表示BS与之间的距离第i个用户;恒定值由天线特性和载波频率决定。

的相关性被引用，因为大量的MIMO天线具有比传统MIMO规模较大。在庞大的MIMO系统中，信道矩阵由下式给出 和矢量 （ ） 是（谁）给的 [20] 哪里 表示由天线阵列配置决定的常数相互耦合矩阵，表示转向矩阵，为高斯随机因子。

的形式和取决于天线阵列配置。为了便于描述，转向矢量函数可以被定义为 。

在矩形天线阵列的情况下，该个用户写为到达的不同方位（AOAS）和到达的升高（EoAs）中描述的由 。列转向矢量 通过描述 其中的功能被定义为矩阵的矢量化。

我们在下面的章节伺机大规模MIMO-NOMA系统的混合多播系统模型。

3.混合多播传输用于机会大量MIMO-NOMA

3.1。用户分组的

对于分组方法[21]，我们定义 为个基团，其中 和用户的数量由下式给出同 。

3.2。组播的配方

在本研究中，考虑了局部小区组播的情形，并给出了组播波束形成向量 同 在个多播组。此外，代表与在所述多播的单位功率的随机信息个组。因此，对信号矢量个组给出如下： 哪里表示发送功率。与所有的组共享频谱，在该信道的输入 - 输出关系个用户可被呈现为 哪里代表添加剂零均值高斯噪声方差 。然后，信号与干扰加噪声比（SINR）由所获得的在第i个用户个基团是

出版物[21报告指出，传输功率与是 ，其中 功率比是多少是发射功率。如果CSI由BS已知的，它可以是处理通过应用最大 - 最小公平性（MMF）如下所述多播问题的可行方法：

3.3。渐近最优组播波束形成

我们可以解决组播问题通过渐近解[22]，并得到下面的定理。

定理1。 ， ，和SINR分别是波束形成向量，功率比，和最小SINR，的渐近解，并且它们由下式给出

根据定理1,当 的SINR是不相关的用户分组方案而是与用户的两个总数和大量的信道。

3.4。混合单播/组播传输

乘以和传输矢量，MU-MIMO可以实现线性预编码，其中 表示预编码矩阵和代表用户对组0号。

预编码算法在[详述的块对角化（BD）23]。它的目的是消除用户间的干扰，这个过程确保来自其他用户的干扰位于零空间中。

用于所述多播组中，我们使用波束成形方案，和用于单播组，我们使用MU-MIMO的线性由BD方案预编码形成。

3.5。用户选择与机会大规模MIMO-NOMA

单播用户分为NOMA和非NOMA。混合单播/组播方案提供机会，利用NOMA技术来提高吞吐量。在下列情况下，可以利用NOMA的。首先，多播组用户的路径损耗大。第二，谁在与多播组的一个特定的用户波束的单播组的用户所属的组NOMA。最后，由BS针对单播用户发送的功率大于针对所述多播用户的功率低。此外，通过适当地调整所述第一机会，NOMA也可在我们提出的模型施加时在多播组大多数用户具有大的路径损耗，如图3。

用户选择的两个标准提出了NOMA基。一旦用户在同一时间满足，NOMA技术可以在这个系统中应用。

(1) NOMA组用户应能接收到强组播信号。我们选择路径损失 ，其被用作一个阈值。我们定义基于区域使得该区域之外的用户涉及多播群组成员的最大数量。

（2）组播用户的信号不应被NOMA组用户体验过多干涉。我们定义基于路径损耗阈值的另一个领域从而使区域内的用户被预选以最小的干扰。

单播NOMA的用户通常是成对的和非NOMA用户的数目是在成对的方案等于NOMA用户数[24]。然而，我们正在研究在这项研究中组播方案;因此，NOMA和非NOMA用户的数量可以是不同的[25]。所提出的分组算法是算法1。

3.6。投影矩阵

在我们提出的系统中，干扰消除零空间方案[26]加到消除单播组和组播组之间的干扰。组间干扰消除的方法，在图中清楚地表明4。由于NOMA组信号叠加在组播组信号和NOMA组功率很小，他们的群体间的干扰可以忽略不计。与此同时，该NOMA组和组播组的叠加信道矩阵生成由零空间方法和与其他组非NOMA组的信号干扰非NOMA组的投影矩阵，然后通过映射消除非NOMA组信号到投影矩阵的信道矩阵。

我们假设联合信道矩阵 ， ， ，以及信道分组矩阵 ， 。投影矩阵 的利用SVD可以得到第组: 哪里 ， ，和是SVD因子矩阵。 ， 和 。为列向量空间中的子空间由下式表示 。投影矩阵相乘后 ，该被转化成和被转化成在同一时间，在那里表示的信道矩阵个组，并表示的信道向量在第i个用户个组。

通过有效地消除来自各组的信号泄漏，混合多播/单播传输的性能操作之后保证。

3.7。机会大规模MIMO-NOMA系统模型

根据该系统的全部图中，干扰消除可通过以下公式的系统来呈现： 哪里是信号的接收信号从发送终端发射并表示发送终端的发射功率。预编码矩阵和投影矩阵可以处理信号 ，和可以用高斯白噪声来描述。此外,矩阵用 ，其中表示归一化因子以确保 和表示由单播用户所使用的预编码矩阵。

3.8。接收信号模型机会大规模MIMO-NOMA

我们假设 用于表示的发送功率因数个组。

在（17）表示矩阵的BD预编码。所提出的系统可以分离数据并且将它们传送到由SIC各个用户，并提供用于非NOMA用户高速传输;它也为用户提供多播服务。其结果是，该提出的系统显著提高了频谱效率。

4.模拟结果

在本章中，我们描述了为研究所提出系统的性能而进行的计算机模拟。具体的仿真参数如表所示1。

4.1。NOMA比较，非NOMA预编码和多播波束形成

野间，非NOMA预编码和多播方法的波束形成的性能是基于所述信道模型进行评估。信道模型变为从空间的观点出发，以下独立的。为了比较线性预编码组播波束形成和MU-MIMO，BD预编码被选择用于非NOMA用户。用户的非NOMA组中的NOMA组的数目，以及所述多播组是20，10，和10，分别。

矩形天线阵列组播波束形成和BD预编码的频谱效率如图所示五。为了便于观测，将总频谱效率定为“全群”。NOMA组一般具有组播组的10%功率，其信号叠加在组播组的信号上;因此，非noma组的频谱效率更好。

类似的现象在图观察6，其示出了使用一个圆柱形天线阵列中的频谱效率的变化。

数字7示出在频谱效率随着信噪比（SNR）的变化。组的用户的最大数量可以在本系统中被提升和传输功率和干扰可以被最小化，以及。此外，该图还示出了频谱效率是无零空间比具有零空间低。因此，很明显的是，零空间战略起着消除交叉干扰，提高系统性能至关重要的作用。

类似的现象在图观察8，说明使用柱形天线阵列时频谱效率的变化。虽然变化趋势相同，但柱状天线阵列的频谱效率明显低于矩形天线阵列。

4.2。伺机大规模MIMO-NOMA战略分析

剩余在30个用户的数目，非NOMA组用户和NOMA组用户之间的平衡已经在图中所示9。结果表明，随着NOMA组用户数量的增加，平均频谱效率提高;然而，当NOMA用户数量超过一定值时，频谱效率开始下降。

NOMA组用户可以接收到高信噪比的多层信号。他们使用SIC来解码不同层次的数据。从这方面来说，NOMA用户有更好的机会实现高数据率。然而，一个NOMA用户可能只有一个数据层，尽管许多层可以被解码。也就是说，NOMA用户通常接收和解码其他用户的数据，这对用户来说是没有用处的。更糟糕的是，对于SIC方案，NOMA用户可能需要大量的计算资源。

在图9，伪NOMA频谱效率表示全部（全层）的NOMA用户的解码数据速率，包括是有用的，而不是有用到解码器的数据。的伪NOMA频谱效率的部分代表NOMA用户的数据速率自己的信号，而其它部分表示的其他用户的数据速率用户的信号。仿真结果清楚地表明，伪NOMA频谱效率是高的，虽然有用NOMA频谱效率是没有的。

五，结论

集团面向应用正成为未来移动计算越来越重要。这一事实使得它迫切需要开发5G NR的多播基础结构。因此，我们研究NOMA技术和大规模MIMO技术的融合，以克服上述挑战。我们注意到，实际的系统通常是混合单播/组播系统，而不是唯一的一个。因此，我们的方案利用零空间基于干扰消除区分单播和组播预编码。我们的方案还叠加了NOMA用户的组播用户的信号，信号机会主义为了提高频谱效率。

的利益冲突

作者声明，本文的发表不存在任何利益冲突。

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