In multi-cell non-orthogonal multiple access (NOMA) systems, designing an appropriate user grouping strategy is an open problem due to diverse quality of service (QoS) requirements and inter-cell interference. In this paper, we exploit both game theory and graph theory to study QoS-aware user grouping strategies, aiming at minimizing power consumption in downlink multi-cell NOMA systems. Under different QoS requirements, we derive the optimal successive interference cancellation (SIC) decoding order with inter-cell interference, which is different from existing SIC decoding order of increasing channel gains, and obtain the corresponding power allocation strategy. Based on this, the exact potential game model of the user grouping strategies adopted by multiple cells is formulated. We prove that, in this game, the problem for each player to find a grouping strategy can be converted into the problem of searching for specific negative loops in the graph composed of users. Bellman-Ford algorithm is expanded to find these negative loops. Furthermore, we design a greedy based suboptimal strategy to approach the optimal solution with polynomial time. Extensive simulations confirm the effectiveness of grouping users with consideration of QoS and inter-cell interference, and show that the proposed strategies can considerably reduce total power consumption comparing with reference strategies.


翻译:在多细胞非垂直多重存取系统(NOMA)中,设计适当的用户分组战略是一个开放的问题,因为服务质量要求和跨细胞干扰的质量不同。在本文中,我们利用游戏理论和图形理论来研究Qos-觉醒用户组合战略,目的是最大限度地减少下行链接多细胞NOMA系统中的电耗。在不同的QosS要求下行中,我们得出最佳的连续取消干扰(SIC)与跨细胞干扰解码顺序的最佳顺序,这与现有的SIC解码顺序不同,即增加频道收益,并获得相应的权力分配战略。基于这一点,我们制定了多个单元格采用的用户分组战略的精确潜在游戏模式。我们证明,在这个游戏中,每个玩家找到组合战略的问题可以转化为在由用户组成的图表中寻找具体的负面循环的问题。Bellman-Ford算法扩大以找到这些负面循环。此外,我们设计了一种基于贪婪的亚优化战略,即增加频道收益,并获得相应的权力分配战略。我们用多细胞时间来制定用户组合组合组合组合组合组合战略,并用广泛的干扰来大大的模拟,从而证明对用户进行对比。

0
下载
关闭预览

相关内容

Group一直是研究计算机支持的合作工作、人机交互、计算机支持的协作学习和社会技术研究的主要场所。该会议将社会科学、计算机科学、工程、设计、价值观以及其他与小组工作相关的多个不同主题的工作结合起来,并进行了广泛的概念化。官网链接:https://group.acm.org/conferences/group20/
【KDD2020】最小方差采样用于图神经网络的快速训练
专知会员服务
27+阅读 · 2020年7月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月27日
Arxiv
13+阅读 · 2018年4月18日
Arxiv
8+阅读 · 2018年2月23日
Arxiv
3+阅读 · 2014年10月9日
VIP会员
相关VIP内容
【KDD2020】最小方差采样用于图神经网络的快速训练
专知会员服务
27+阅读 · 2020年7月13日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员