論文の概要: Joint User Pairing and Beamforming Design of Multi-STAR-RISs-Aided NOMA
in the Indoor Environment via Multi-Agent Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08708v2
- Date: Fri, 17 Nov 2023 03:12:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-20 11:53:00.945470
- Title: Joint User Pairing and Beamforming Design of Multi-STAR-RISs-Aided NOMA
in the Indoor Environment via Multi-Agent Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習による屋内環境におけるマルチスター型NOMAのユーザペアリングとビームフォーミング設計
- Authors: Yu Min Park, Yan Kyaw Tun, Choong Seon Hong
- Abstract要約: NOMAでは複数のユーザが同じリソースを共有できるため、システムのスペクトル効率が向上する。
STAR-RISは、カバレッジの向上、スペクトル効率の向上、通信信頼性の向上を実現している。
しかし、STAR-RISは反射と透過に対応する振幅と位相シフトを同時に最適化する必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.95700167294255
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of 6G/B5G wireless networks, which have requirements that go
beyond current 5G networks, is gaining interest from academia and industry.
However, to increase 6G/B5G network quality, conventional cellular networks
that rely on terrestrial base stations are constrained geographically and
economically. Meanwhile, NOMA allows multiple users to share the same
resources, which improves the spectral efficiency of the system and has the
advantage of supporting a larger number of users. Additionally, by
intelligently manipulating the phase and amplitude of both the reflected and
transmitted signals, STAR-RISs can achieve improved coverage, increased
spectral efficiency, and enhanced communication reliability. However, STAR-RISs
must simultaneously optimize the amplitude and phase shift corresponding to
reflection and transmission, which makes the existing terrestrial networks more
complicated and is considered a major challenging issue. Motivated by the
above, we study the joint user pairing for NOMA and beamforming design of
Multi-STAR-RISs in an indoor environment. Then, we formulate the optimization
problem with the objective of maximizing the total throughput of MUs by jointly
optimizing the decoding order, user pairing, active beamforming, and passive
beamforming. However, the formulated problem is a MINLP. To address this
challenge, we first introduce the decoding order for NOMA networks. Next, we
decompose the original problem into two subproblems, namely: 1) MU pairing and
2) Beamforming optimization under the optimal decoding order. For the first
subproblem, we employ correlation-based K-means clustering to solve the user
pairing problem. Then, to jointly deal with beamforming vector optimizations,
we propose MAPPO, which can make quick decisions in the given environment owing
to its low complexity.
- Abstract（参考訳）: 現在の5Gネットワークを超える要件を持つ6G/B5G無線ネットワークの開発は、アカデミックや業界から関心を集めている。
しかし、6g/b5gネットワークの品質を向上させるため、地上基地局に依存する従来のセルラーネットワークは地理的にも経済的にも制約を受ける。
一方、NOMAでは複数のユーザが同じリソースを共有できるため、システムのスペクトル効率が向上し、より多くのユーザをサポートする利点がある。
さらに、反射信号と伝送信号の両方の位相と振幅をインテリジェントに操作することで、スターrisはカバー率の向上、スペクトル効率の向上、通信信頼性の向上を実現できる。
しかし、STAR-RISは反射と透過に対応する振幅と位相のシフトを同時に最適化する必要があるため、既存の地上ネットワークはより複雑になり、大きな課題となっている。
以上のことから,室内環境におけるNOMAのユーザペアリングとマルチSTAR-RISのビームフォーミング設計について検討した。
次に、復号順序、ユーザペアリング、アクティブビームフォーミング、受動ビームフォーミングを共同で最適化することにより、MUの総スループットを最大化する目的で最適化問題を定式化する。
しかし、定式化問題は MINLP である。
この課題に対処するために,まずNOMAネットワークのデコード順序を導入する。
次に、元の問題を2つのサブプロブレムに分解する。
1)MUペアリングとMUペアリング
2)最適復号順序でのビームフォーミング最適化
最初の部分問題として,相関型k平均クラスタリングを用いてユーザペアリング問題を解決する。
そこで本研究では,ビームフォーミングベクトル最適化を共同で扱うMAPPOを提案する。
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