当xURLLC遇见NOMA：随机网络演算视角

下一代超可靠低延迟通信（xURLLC）的出现对关键性能指标（KPI）提出了前所未有的严格要求。作为一项颠覆性技术，非正交多址（NOMA）具有满足xURLLC这些严格KPI的潜力。然而，对这些KPI尾部分布的研究尚不成熟，严重阻碍了NOMA在xURLLC中的应用。随机网络演算（SNC）作为一种强有力的方法，被用于为尾部分布分析和统计QoS保障（SQP）提供可靠的理论见解。本文中，我们开发了一种NOMA辅助的上行xURLLC网络架构，该架构集成了基于SNC的SQP理论框架（SNC-SQP），以支持时延、信息年龄（AoI）和可靠性方面的尾部分布分析。基于SNC-SQP，我们提出了一个SQP驱动的功率优化问题，以在保证xURLLC在时延、AoI、可靠性和功耗方面的KPI的同时最小化发射功率。大量仿真验证了我们提出的理论框架，并表明所提出的功率分配方案显著降低了上行发射功率，并且在SQP性能上优于传统方案。