基于NOMA物联网通信的能效优化

随着大规模MIMO和物联网的普及，能源效率(Energy Efficiency,EE)优化问题将是未来5G发展面临的挑战，其中多个用户可以在相同子信道上复用的NOMA技术表现出更大的吸引力。假设完全了解信道状态信息，基站根据最大比分配原则将具有最大分配因子的机器设备分配给用户设备，在上行链路中采用了一种子信道与用户设备双边匹配算法，通过基于NOMA的功率控制和时间调度，使得系统中的EE最优。仿真结果表明，与现有的方案相比，提出的优化方案能耗降低了6%以上。

0 引言

随着无线通信技术的发展和智能设备的普及，物联网（Internet of Things，IoT）得到快速发展[1]。IoT是一种智能网络技术，即把任何物品与互联网连接起来进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网的主要目标是最大限度地利用物理世界的硬件对象通信，并将这些对象收集的数据转换为有用的信息，而不需要人为的帮助。不同于常规人类通信，在物联网的蜂窝网络中，机器类型通信设备(Machine Type Communication Device，MTCD)具有自己独特的特征：大量设备、时间控制、小数据传输、超低功耗等。大规模的接入控制将是物联网通信面临的重大挑战。为了应对这个挑战，一种有效的方法是在蜂窝网络中部署机器型通信网关(Machine Type Communication Gateway，MTCG)作为中继器为MTCD服务[2]。考虑到用户设备(User Equipment，UE)具有比MTCD更大的功率和存储空间，文献[3]中提出了将UE配置为MTCG的无线资源分配方案。最近，在下行蜂窝网络中引入了非正交多址(Non-orthogonal Multiple Access，NOMA)[4]。与TDMA不同，NOMA是在发送端叠加多个用户信号，共用相同的时域、频域资源，采用功率复用的设计思想，在同一个子信道同时为多个用户提供服务。因此，NOMA技术对具有同时服务大量用户的能力的物联网通信显得很有吸引力[5]。然而，由于机器类型通信设备总是配置为低功耗，能效优化问题对物联网通信很重要。关于NOMA物联网通信，现有工作主要集中在IoT系统中的传感器选择问题[6]。在文献[7]中提出了一种多目标传感器选择方案。文献[8]中提出了一种机器类通信功率控制和时间调度方案。文献[9]中提出了一种低复杂度NOMA功率分配算法。文献[10]中提出了一种物联网的能效架构，通过预测传感器的睡眠间隔来节省能耗。文献[11]提出了一种能效优化的综合系统模型，通过天线选择睡眠机制来优化基站的EE。文献[12]中考虑了下行链路非正交多址网络的高效资源分配，通过优化子信道和功率分配，以最大限度地提高NOMA网络的能量效率。

针对NOMA物联网蜂窝网络，基于上行链路能耗最小化问题[8]，MTCDs到UEs的传输中，基站根据UE的电池电平和MTCD与UE的距离，将MTCD分配给具有最大分配因子的UE，UE所服务的MTCD使用NOMA向UE发送数据。充当MTCG的UE可以解码和转发MTCDs的信息，并将自己的数据直接发给基站。在上行链路中，采用了一种子信道与用户设备双边匹配算法，组内用户使用NOMA的方式向基站发送数据。与现有的研究相比，提出的方案能效明显提升。

1 系统模型

1.1 SDN到UE的问题制定

其中，P=(p1，…，pD)T，t=(t1，…，tN)，Dj是在约束时间T1内SDNj必须上传的有效载荷，Pj是SDNj的最大发射功率。

1.2 UE到基站的问题制定

当UEs成功解码SDNs发送的消息后，所有UEs向BS天线集发送数据。在发送数据之前用户和子信道进行双边匹配。匹配完成以后，每个子信道都复用使得能效最优的用户，天线l处接收到的信号为：