基于复圆流形方法的能量受限IRS-NOMA优化
信息论
2024-05-31 v2 信号处理
math.IT
摘要
本文研究了智能反射面(IRS)辅助的上行非正交多址(NOMA)在能量受限网络中的性能。具体而言，我们建立并求解了两个优化问题：第一个旨在最小化用户发射功率之和，第二个旨在最大化系统级能效(EE)。这两个问题通过联合优化用户发射功率与IRS处的波束赋形系数来求解，约束条件为用户各自的上行速率与发射功率限制。我们提出了一种新颖且低复杂度的算法，通过在复圆流形(CCM)上优化目标函数来优化IRS波束赋形系数。为在流形上高效优化IRS相移，该优化问题被重构为一个可行性扩张问题，并进一步化简为最大最小信干噪比(SINR)问题。随后，借助平滑技术，采用精确罚函数法将约束问题转化为无约束问题。所提方案与三种基于半定规划(SDP)的基准方法进行比较，即半定松弛(SDR)、SDP-凸差(SDP-DC)和序贯秩一约束松弛(SROCR)。结果表明，该流形算法在发射功率最小化和能效最大化两个问题上的性能均优于基于SDP的基准方法，且计算复杂度大幅降低。结果还揭示，仅当用户目标可达速率需求相对较高时，IRS-NOMA才优于正交多址(OMA)。
引用
@article{arxiv.2206.01312,
title = {Optimization of Energy-Constrained IRS-NOMA Using a Complex Circle Manifold Approach},
author = {Mahmoud AlaaEldin and Emad Alsusa and Karim G. Seddik and Constantinos B. Papadias and Mohammad Al-Jarrah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.01312},
year = {2024}
}