In this paper, we consider the downlink precoder design for two-user power-domain multiple-input multiple-output (MIMO) non-orthogonal multiple access (NOMA) systems. The proposed precoding scheme is based on simultaneous triangularization and decomposes the MIMO-NOMA channels of the two users into multiple single-input single-output NOMA channels, assuming low-complexity self-interference cancellation at the users. In contrast to the precoding schemes based on simultaneous diagonalization (SD), the proposed scheme avoids inverting the MIMO channels of the users, thereby enhancing the ergodic rate performance. Furthermore, we develop a power allocation algorithm based on the convex-concave procedure, and exploit it to obtain the ergodic achievable rate region of the proposed MIMO-NOMA scheme. Our results illustrate that the proposed scheme outperforms baseline precoding schemes based on SD and orthogonal multiple access for a wide range of user rates and performs close to the dirty paper coding upper bound. The ergodic rate region can further be improved by utilizing a hybrid scheme based on time sharing between the proposed MIMO-NOMA scheme and point-to-point MIMO.


翻译:在本文中,我们考虑了双用户功率多输出多输出多输出(MSIMO)非垂直多存取(NOMA)系统的下行预编码设计。拟议的预编码计划以同时三角化为基础,将两个用户的MIMO-NOMA渠道分解成多个单输出单输出的NOMA渠道,假设用户的自干预取消程度低,与同时对立(SD)的预编码计划相比,拟议计划避免了将用户的MIMO渠道倒转,从而提高了ERgodic 率的性能。此外,我们根据Convex-concave程序开发了一种权力分配算法,并利用这一算法将两个用户的MIMO-NOMA渠道分解成多个单一输入单输出单输出单输出的通道。我们的结果表明,拟议的计划比基于SD的基线预编码计划(SD和Orthogodal多存取的用户比率计划)的基线预编码计划(SDDSD)和接近脏纸编码的用户比例,从而提升了ERgodic-MIMO-MIMO-MIMO之间拟议的时点共享计划可以进一步加以改进。

0
下载
关闭预览

相关内容

一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
CVPR2020接收论文开源代码
专知
30+阅读 · 2020年2月29日
【2019-26期】This Week in Extracellular Vesicles
外泌体之家
11+阅读 · 2019年6月28日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
2012-2018-CS顶会历届最佳论文大列表
深度学习与NLP
6+阅读 · 2019年2月1日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
外泌体TRIM3可作为胃癌诊断和治疗的新标记物
外泌体之家
5+阅读 · 2018年7月23日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
ACM UMAP 2018:用户建模与个性化国际会议征搞
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2017年10月9日
VIP会员
相关资讯
CVPR2020接收论文开源代码
专知
30+阅读 · 2020年2月29日
【2019-26期】This Week in Extracellular Vesicles
外泌体之家
11+阅读 · 2019年6月28日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
2012-2018-CS顶会历届最佳论文大列表
深度学习与NLP
6+阅读 · 2019年2月1日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
外泌体TRIM3可作为胃癌诊断和治疗的新标记物
外泌体之家
5+阅读 · 2018年7月23日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
ACM UMAP 2018:用户建模与个性化国际会议征搞
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2017年10月9日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员