Fast Grant Learning-Based Approach for Machine Type Communications with NOMA
Concordia University（康考迪亚大学）
在本文中，我们提出了一个非正交多址（NOMA）为基础的通信框架，允许机器类型的设备（MTD）访问网络，同时避免拥塞。所提出的技术是一种2步机制，首先采用快速上行链路授权来调度设备，而无需向基站（BS）发送请求。其次，以分布式方式采用NOMA配对以减少信令开销。由于BS在大规模场景中收集信息的能力有限，学习技术最适合此类问题。因此，采用多臂Bandit学习来调度快速授权MTD。然后，约束随机NOMA配对，提出了帮助解耦的两个主要挑战的快速上行链路授权方案，即，活动集预测和最优调度。使用NOMA，我们能够显着减少由于预测误差造成的资源浪费。此外，结果表明，该方案可以很容易地达到不切实际的最佳OMA性能，在可实现的回报，在一个负担得起的复杂度。
2020-08-31 cs.IT cs.LG math.IT
Fluid Antennas Assisted RIS-NOMA Communication Networks
Beihang University（北京航空航天大学）；North China University of Water Resources and Electric Power（华北水利水电大学）；Manchester Metropolitan University（曼彻斯特城市大学）；Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）
本文提出一种流体天线系统用于RIS辅助的非正交多址接入通信网络，通过优化流体端口、RIS部署和相位移矩阵提升总速率。
2026-05-09 cs.IT math.IT
Towards Quantum Annealing for Multi-user NOMA-based Networks
量子退火（QA）使用量子涨落来搜索优化型问题的全局最小值，比经典计算机更快。为了满足未来互联网业务的需求，并缓解频谱稀缺，这项工作提出了QA辅助的最大似然（ML）解码器的多用户非正交多址接入（NOMA）网络作为替代的连续干扰消除（SIC）方法。实际的系统参数，如信道随机性和可能的发射功率电平考虑到所有涉及的用户的所有个别信号。在分析过程中，我们以强力（BF）和SIC信号检测方法为基准。QA辅助的ML解码器导致与BF方法相同的BER性能优于SIC技术，但是QA的执行比BF和SIC花费更多的时间。并行化技术可以是一个潜在的援助，以加快执行过程。这将为充分实现NOMA系统中QA解码器的潜力铺平道路。
2023-01-10 cs.IT eess.SP math.IT
DRL-Assisted Resource Allocation for NOMA-MEC Offloading with Hybrid SIC
多址边缘计算（MEC）和非正交多址（NOMA）已经被认为是在第六代（6 G）移动系统中提高移动设备的计算能力和卸载效率的有前景的技术。本文主要研究了混合NOMA-MEC系统，该系统首先将多个用户分组成对，每对用户通过NOMA同时卸载各自的任务，然后通过正交多址接入（OMA）为延迟容忍度较高的用户分配一段时间，用于上传剩余的数据。对于传统的NOMA上行链路传输，根据信道状态信息（CSI）或服务质量（QoS）要求，应用连续干扰消除（SIC）来连续地解码叠加的信号。在这项工作中，我们集成了混合SIC方案，动态适应所有NOMA组之间的SIC解码顺序。为了解决用户分组问题，提出了一种基于深度强化学习（DRL）的算法，以获得接近最优的用户分组策略。此外，我们最佳地最小化卸载能源消耗，通过获得封闭形式的解决方案的资源分配问题。仿真结果表明，该算法收敛速度快，NOMA-MEC方案优于现有的正交多址接入（OMA）方案。
2021-04-07 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Water-Filling Algorithm in Downlink Multi-Cluster NOMA Systems
功率域非正交多址接入（NOMA）技术的核心思想是利用叠加编码（SC）和连续干扰消除（SIC）技术（SC-SIC）相结合，在降低接收机复杂度的同时，减小误差传播。实际上，NOMA提出了一种低复杂度的方案，其中用户被分组到在隔离的资源块中操作的多个集群中，并且在每个集群内的用户之间执行SC-SIC。在本文中，我们提出了一个全局最优的联合内和簇间功率分配的任何任意用户分组，以最大限度地提高用户的和速率。在该算法中，我们利用我们以前的工作中得到的最优簇内功率分配的封闭形式。然后，通过将网络NOMA转化为一个等价的虚拟网络OMA，我们证明了基于快速注水算法的最优功率分配。有趣的是，我们观察到，每个NOMA集群作为一个虚拟的OMA用户，其有效的信道增益是在封闭的形式。而且，每个虚拟OMA用户需要最小功率来满足其真实复用用户的最小速率需求。在仿真结果中，我们评估了完全SC-SIC，NOMA和OMA之间的性能差距，在用户和速率，和中断概率。
2021-06-16 cs.IT eess.SP math.IT
Age-of-Information Dependent Random Access in NOMA-Aided Multiple-Relay Slotted ALOHA
针对NOMA辅助多中继时隙ALOHA网络，提出AD-NOMA-MR年龄依赖随机接入策略，推导平均AoI解析表达式，相比AD正交多址策略可提升平均AoI高达76.6%。
2023-04-18 cs.IT eess.SP math.IT
Resource Optimization with Load Coupling in Multi-cell NOMA
在多小区场景中优化非正交多址（NOMA）比单小区情况更具挑战性，因为必须考虑小区间干扰。大多数关于NOMA的论文都考虑单个细胞。我们采取了重要的一步，在多细胞场景中分析NOMA。我们探讨了NOMA网络在实现任意拓扑结构的最佳资源利用率的潜力。为了实现这一目标，我们调查了广泛的一类问题，包括优化功率分配和用户配对的任何成本函数，是单调增加的时间-频率资源消耗。我们提出了一个算法，实现全局最优的这类问题。其基本思想是证明求解功率分配、用户对选择和时频资源分配的联合优化问题相当于求解一个没有封闭形式的迭代函数。我们证明了该算法具有快速收敛性。数值上，我们评估和展示的NOMA多小区的情况下，在资源效率和负载均衡的性能。
2020-10-27 cs.IT math.IT
Angle Feedback for NOMA Transmission in mmWave Drone Networks
在本文中，我们考虑一个无人机（UAV）的无线网络使用非正交多址（NOMA）传输毫米波频率提供宽带数据的频谱效率的方式在热点场景。NOMA发射器收集关于用户信道质量的信息的必要性成为实际部署中的主要缺点。因此，我们考虑各种有限的反馈方案的NOMA传输，以减轻跟踪和反馈完整的信道状态信息（CSI）的用户的复杂性。特别是，通过波束成形，我们允许NOMA利用空间域，因此用户角度出现作为一个有前途的（但新颖的）有限的反馈方案。我们表明，随着NOMA传输的用户区域变宽，用户在发射机侧的角度变得更加独特，使得用户角度反馈在这种情况下比距离反馈更好的选择。我们严格推导和分析NOMA传输的中断和速率性能，考虑到各种用户订购策略，包括完整的CSI，角度和距离反馈方案。我们的分析结果NOMA中断总和率使用这些反馈方案匹配密切与模拟，并提供了有用的见解，适当选择有限的反馈方案，不同的部署几何形状和操作配置。
2019-02-28 cs.IT math.IT
Cluster-Free NOMA Communications Towards Next Generation Multiple Access
提出了一种广义的下行多天线非正交多址（NOMA）传输框架，并引入了无簇连续干扰消除（SIC）的新概念。与传统的NOMA方法相比，其中SIC在同一簇内连续进行，关键思想是SIC可以在任何任意用户之间灵活地实现，以实现有效的干扰消除。基于所提出的框架，和速率最大化问题，制定了联合优化发射波束成形和用户之间的SIC操作，受到SIC解码条件和用户的最小数据率要求。针对这一强耦合混合整数非线性规划问题，提出了一种交替方向乘子-逐次凸逼近算法（ADMM-SCA）。通过SCA处理非凸项，将原问题转化为一个易于处理的双凸增广拉格朗日（AL）问题。然后，这个AL问题被分解成两个子问题，迭代求解的ADMM获得固定的解决方案。此外，为了降低ADMM-SCA算法的计算复杂性和参数初始化敏感性，提出了一种Matching-SCA算法。通过扩展的多对多匹配来解决难以处理的二进制SIC操作，该扩展的多对多匹配与SCA过程相结合以优化发射波束成形。建议的匹配SCA可以收敛到一个增强的交换稳定匹配，保证局部最优。数值结果表明：i）所提出的Matching-SCA算法与ADMM-SCA算法相比具有相当的性能和更快的收敛速度; ii）所提出的广义框架实现了自适应通信，并且在各种通信机制下都优于传统的多天线NOMA方法。
2022-08-01 cs.IT eess.SP math.IT
STAR-RIS Aided MISO SWIPT-NOMA System with Energy Buffer: Performance Analysis and Optimization
提出一种STAR-RIS与能量缓冲辅助的MISO SWIPT-NOMA系统，推导中断概率与吞吐量闭式表达式，并设计PSO-PA算法优化上行吞吐量，性能优于多种对比方案。
2024-07-17 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent User Clustering and Robust Beamforming Design for UAV-NOMA Downlink
在这项工作中，我们考虑了下行NOMA网络与多个单天线用户和多天线无人机。特别是，用户在空间上位于几个集群通过泊松聚类过程，每个集群是由一个悬停的无人机NOMA服务。出于实际考虑，我们假设在UAV处仅可获得每个用户的不完美CSI。在此基础上，提出了联合用户分簇和稳健波束形成设计问题，以最小化总发射功率，同时保证用户的QoS要求。由于用户聚类的整数变量，波束形成器的耦合效应，以及由不完美的CSI引起的无限多的约束，制定的问题是具有挑战性的解决。为了降低计算复杂性，将原问题分解为用户聚类子问题和鲁棒波束形成设计子问题。利用用户的位置信息，我们提出了一种基于k-means++的无监督聚类算法，首先处理用户聚类问题。然后，我们专注于鲁棒波束形成设计问题。为了获得解决鲁棒波束形成设计问题的见解，我们首先研究了具有完美CSI的问题，并证明了相关问题可以得到最优解。其次，在一般情况下的问题与不完美的CSI，SDR的方法，提出了有效地产生一个次优解。此外，我们提供了一个充分条件下，基于SDR的方法可以保证获得一个最优的秩一的解决方案，这是理论分析。最后，提出了一种基于乘法器的交替方向方法，使无人机能够以分散的方式有效地进行鲁棒波束形成设计。仿真结果验证了所提算法和传输方案的有效性。
2020-06-10 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface Enabled Over-the-Air Uplink Non-orthogonal Multiple Access
创新的可重构智能表面（RIS）技术正在兴起，并被认为是增强6G及以后无线通信系统的有前途的候选技术。RISs获得了操纵电磁信号的能力，从而提供了对无线信道的一定程度的控制，并可能带来更多的好处。此外，有源RIS设计最近已经被引入以对抗关键的双衰落问题和无源RIS设计可能具有的其他损害。在本文中，积极的RIS技术的潜力和灵活性被利用的上行链路系统，以实现虚拟非正交多址接入（NOMA）通过功率差异在空中，而不是在用户侧控制发射功率。具体地说，具有相同的发射功率，路径损耗和距离的用户可以与基站进行通信，共享时间和频率资源，在NOMA的方式与所提出的混合RIS系统的帮助。这里，RIS被划分为有源和无源部分，并且不同的划分服务于不同的用户，相应地对齐它们的相位，同时向用户的信号引入功率差以实现NOMA。首先，端到端的系统模型考虑到两个用户。此外，中断概率的计算和理论错误概率分析进行了讨论和计算机模拟结果加强。
2022-08-06 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent Trajectory Design for RIS-NOMA aided Multi-robot Communications
Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）
提出了一种新的可重构智能表面辅助多机器人网络，其中多个移动机器人通过非正交多址接入（NOMA）由一个接入点（AP）提供服务。目标是根据预测的机器人初始和最终位置以及每个机器人的服务质量（QoS），通过联合优化机器人的轨迹和NOMA解码顺序、RIS的相移系数以及AP的功率分配，最大化多机器人系统的整个轨迹的总和。针对这一问题，提出了一种基于长短期记忆（LSTM）-自回归积分移动平均（ARIMA）模型和双深度Q网络（D $^{3}$ QN）算法的集成机器学习（ML）方案。对于机器人的初始和最终位置预测，LSTM-ARIMA能够克服非平稳和非线性数据序列的梯度消失问题。为了联合确定相移矩阵和机器人的轨迹，调用D $^{3}$ QN来解决动作值高估的问题。基于该方案，每个机器人持有一个最佳的轨迹的基础上最大的总和率的整个轨迹，这表明，机器人追求长期利益的整个轨迹设计。数值结果表明：1）LSTM-ARIMA模型具有较高的预测精度; 2）提出的D $^{3}$ QN算法具有较快的平均收敛速度; 3）RIS-NOMA网络的网络性能优于RIS-Aided正交网络。
2023-03-09 cs.AI cs.IT cs.RO
Deep Reinforcement Learning Based Multidimensional Resource Management for Energy Harvesting Cognitive NOMA Communications
Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学）；Anqing Normal University（安庆师范大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
能量收集（EH）、认知无线电（CR）和非正交多址接入（NOMA）的结合是未来超第五代网络（B5 G）中提高能量效率和频谱效率的有效解决方案，特别是支持物联网（IoT）系统中的无线传感器通信。然而，如何实现智能的频率、时间和能量资源分配以支持更好的性能是一个需要解决的重要问题。在本文中，我们研究了EH-CR-NOMA物联网系统的联合频谱，能量和时间资源管理。我们的目标是最小化所有次级感知用户（SSU）的数据包丢失的数量，同时满足主用户（PU）和SSU的最大充电电池容量，最大发射功率，最大缓冲容量和最小数据率的约束。由于该优化问题的非凸性和无线环境的随机性，我们提出了一种基于深度强化学习（DRL）的分布式多维资源管理算法。考虑到待管理资源的连续性，采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法，每个Agent（SSU）无需协作即可管理自己的多维资源。此外，为了提高训练效率和电池性能保护，还引入了一种简单实用的动作调节器（AA）。实验结果表明，该算法的收敛速度比DDPG算法快4倍左右，平均丢包数比贪心算法低8倍左右.
2021-09-17 cs.IT cs.LG cs.NI
Joint Beamforming and Power Allocation in Downlink NOMA Multiuser MIMO Networks
针对多小区多用户多输入多输出（MIMO）非正交多址（NOMA）网络，提出了一种新的波束赋形和功率分配联合设计方法。在该网络中，基站（BS）采用协作多点（CoMP）用于下行链路传输。我们研究了一个新的情况下，用户被分为两组，根据他们的服务质量（QoS）的要求，而不是他们的信道质量在文献中调查。我们提出的联合设计的目的是最大限度地提高一组用户的最大努力的总和速率，同时保证最低要求的目标速率的用户在其他组。关节设计是一个非凸的NP-难问题。为了使问题易于处理，采用了一系列的变换来简化设计问题。在此基础上，提出了一种基于逐次凸逼近的迭代次优资源分配算法。在每次迭代中，秩约束优化问题通过半定规划松弛得到最优解。数值结果表明，该方案提供了显着的和率增益相比，现有的计划，并快速收敛到一个次优解。
2018-06-12 cs.IT math.IT
Turbo-like Iterative Multi-user Receiver Design for 5G Non-orthogonal Multiple Access
非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NoMA）作为一种有效的无线资源共享方式，已被认为是5G中有前途的技术，有助于改善5G通信中的系统容量、用户连接性和服务延迟。本文简要介绍了3GPP中NoMA收发器的研究进展，重点介绍了Turbo型迭代多用户（MU）接收机的设计。取决于MU检测器和干扰消除（IC）方案的组合，存在各种类型的MU接收器。链路级仿真结果表明，结合混合并行干扰消除（PIC）的期望传播算法（EPA）是一种很有前途的MU接收机，具有收敛速度快、性能与消息传递算法（MPA）相当、复杂度低的特点。
2018-12-12 cs.IT math.IT
Fluid Antenna-Aided Rate-Splitting Multiple Access
本文研究配备FAS的下行RSMA系统，推导了等效信道增益分布与中断概率解析表达式，证明FAS结合RSMA在OP上显著优于TAS和NOMA，提升了RSMA实用性。
2024-11-18 cs.IT eess.SP math.IT
Two-Timescale Learning for Pilot-Free ISAC Systems
针对无导频集成感知与通信（ISAC）系统，提出双时间尺度Transformer（T3former）接收机架构，利用PMCW波形确定性结构为隐式导频，通过双时间尺度注意力机制实现联合信道估计与多用户检测，显著提升Goodput并接近理论容量。
2025-08-25 cs.IT math.IT
Capacity Analysis and Sum Rate Maximization for the SCMA Cellular Network Coexisting with D2D Communications
稀疏码多址接入（SCMA）是5G无线通信新接口的非正交多址接入（NOMA）技术中最受关注的方案。5G中旨在提高本地通信频谱效率的另一种有效技术是设备到设备（D2D）通信。因此，我们利用与D2D通信共存的SCMA蜂窝网络来满足物联网（IOT）的连接需求，并提高混合网络的系统和速率性能。我们首先推导出所有用户容量的信息论表达式，并根据蜂窝用户和D2D用户之间的相互干扰找到蜂窝用户的容量界限。然后，我们考虑蜂窝用户和D2D用户联合的功率优化问题，以最大化系统和速率。为了解决非凸优化问题，我们提出了一种基于几何规划（GP）的迭代功率分配算法。仿真结果表明，该算法收敛速度快，并能很好地提高和速率性能。
2022-09-21 cs.IT eess.SP math.IT
STAR-RIS Integrated Non-Orthogonal Multiple Access and Over-the-Air Federated Learning: Framework, Analysis, and Optimization
本文将非正交多址接入（NOMA）和空中联邦学习（AirFL）集成到一个统一的框架中，使用一个同时发射和反射的可重构智能表面（STAR-RIS）。STAR-RIS在调整混合用户的解码顺序以实现有效的干扰抑制和全向覆盖扩展方面起着重要作用。为了捕捉非理想无线信道对AirFL的影响，最优性间隙（也称为收敛上界）之间的实际损失和最佳损失的推导。该分析表明，学习性能显着影响的主动和被动波束形成方案以及无线噪声。此外，当学习率随着训练的进行而减小时，最优性间隙显式地以线性速率收敛。为了在满足服务质量要求的同时加快收敛速度，通过联合设计用户的发射功率和STAR-RIS的配置模式，将其转化为混合整数非线性规划（MINLP）问题。其次，提出了一种基于信赖域的逐次凸逼近方法和一种基于惩罚的半定松弛方法来迭代处理解耦非凸子问题。交替优化算法，然后开发，找到一个次优的原始MINLP问题的解决方案。大量的仿真结果表明，i）所提出的框架可以有效地支持NOMA和AirFL用户通过并发的上行链路通信，ii）我们的算法实现更快的收敛速度IID和非IID设置相比，现有的基线，和iii）频谱效率和学习性能显着提高的帮助下，良好的调整STAR-RIS。
2022-07-07 cs.IT cs.NI eess.SP
Rate-Splitting Multiple Access for Multi-antenna Downlink Communication Systems: Spectral and Energy Efficiency Tradeoff
速率分裂（RS）最近被认为是用于多天线广播信道（BC）的有前途的物理层技术。由于其部分解码干扰并部分将剩余干扰视为噪声的能力，RS是强大的多址接入（即速率分割多址接入（RSMA））的使能器，已经显示出比空分多址（SDMA）和非正交多址（NOMA）两者实现更高的频谱效率（SE）和能量效率（EE）广泛的用户部署和网络负载。由于SE最大化和EE最大化是两个相互冲突的目标，这两个标准之间的权衡研究是特别感兴趣的。在这项工作中，我们通过研究多输入单输出（MISO）BC中RSMA的联合SE和EE最大化问题来解决SE-EE权衡，其中发射机处的电路功耗与速率相关。为了解决多目标函数和速率依赖的电路功耗带来的挑战，我们首先提出了两种方法将原问题转化为一个单目标问题，即加权和方法和加权功率方法。然后，提出了一种基于连续凸近似（SCA）的算法，以联合优化变换后的问题的预编码器和RS消息分裂。数值结果表明，我们的算法收敛速度比现有的算法。此外，RS的性能优于或等于非RS策略的SE和EE及其权衡。
2021-01-27 cs.IT eess.SP math.IT
