5G大规模MIMO-NOMA网络中高效资源分配：基于SINR的功率分配与基于空间相关性的聚类的比较分析
网络与互联网体系结构
2025-03-26 v1 信号处理
摘要
随着5G网络的演进，优化资源分配已成为满足日益增长的大规模连接和高吞吐量需求的关键。将非正交多址接入(NOMA)与大规模多输入多输出(MIMO)相结合，可增强频谱效率、能效和设备连接性。然而，在密集网络中部署MIMO-NOMA在管理干扰和优化功率分配的同时确保信号与干扰加噪声比(SINR)满足所需阈值方面面临挑战。与之前在简化假设下分析用户聚类和功率分配技术的研究不同，本工作在相同的空间相关网络条件下对多种聚类和分配策略进行了比较评估。我们侧重于在给定服务质量(QoS)约束下最大化服务用户数量，而非传统的和速率最大化方法。此外，我们考虑了用户分组中的空间相关性，这是缓解簇内干扰的重要因素但常被忽视。我们评估了多种聚类算法，包括用户配对、随机聚类、相关迭代聚类算法(CIA)、基于K-means++的用户聚类(KUC)和基于灰狼优化器的聚类(GWO)，在下行链路空间相关MIMO-NOMA环境中。数值结果表明，基于GWO的聚类算法在保持可扩展性的同时实现了优异的能效，而CIA有效最大化服务用户数量。这些发现为设计优化下一代无线网络中资源分配的MIMO-NOMA系统提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2503.08466,
title = {Efficient Resource Allocation in 5G Massive MIMO-NOMA Networks: Comparative Analysis of SINR-Aware Power Allocation and Spatial Correlation-Based Clustering},
author = {Samar Chebbi and Oussama Habachi and Jean-Pierre Cances and Vahid Meghdadi and Essaid Sabir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.08466},
year = {2025}
}