Eficiência de recursos sob equidade de taxa em sistemas NOMA, MIMO-NOMA e LSA-MIMO PDMA

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dc.contributor.advisorAbrão, Taufik
dc.contributor.authorJacob, Jaime Laelson
dc.contributor.bancaVieira, Flávio Henrique Teles
dc.contributor.bancaLima, Francisco Rafael Marques
dc.contributor.bancaMarinello Filho, José Carlos
dc.contributor.bancaOsorio, Diana Pamela Moya
dc.coverage.extent209 p.
dc.coverage.spatialLondrina
dc.date.accessioned2024-10-31T17:41:17Z
dc.date.available2024-10-31T17:41:17Z
dc.date.issued2022-12-29
dc.description.abstractAnalisa-se neste trabalho o compromisso entre a eficiência energética (EE - Energy Efficiency) e eficiência espectral (SE - Spectral Efficiency) de múltiplo acesso não ortogonal (NOMA - Non-Orthogonal Multiple Access), sistemas de múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO - Multiple Input Multiple Output) combinados aos esquemas NOMA e MIMO-NOMA, bem como ao esquema de acesso múltiplo por divisão de padrões (PDMA - Pattern Division Multiple Acces) e ao MIMO massivo (mMIMO - Massive MIMO) em enlaces de descida (DL - Downlink) sob a restrição de equidade de taxa. Este compromisso entre EE e SE, denominado eficiência de recursos (RE - Resource Efficiency) é analisado para diferentes números de usuários por célula no NOMA. Obtêm-se o número de usuários por cluster na configuração MIMO-NOMA que resulta na máxima EE a partir da equidade de máxima taxa. Combinamos também o sistema mMIMO ao PDMA para oferecer suporte eficiente aos serviços de banda larga móvel avançada (eMBB - Enhanced Mobile Broadband), Comunicação Massiva do Tipo Máquina (mMTC - Massive Machine Type Communication). e Comunicações Ultra-Confiáveis e de Baixa Latência (uRLLC - Ultra-Reliable and Low Latency Communications) em sistemas da quinta geração (5G - Fifth Generation) e além da 5G (B5G - Beyond 5G); seleciona-se matrizes padrão que melhor atendem os requisitos heterogêneos desses serviços. A primeira parte desse trabalho trata da otimização da proporção de potência alocada para cada usuário nos sistemas NOMA. Na segunda parte, investigamos o compromisso EE-SE em sistemas MIMO-NOMA, considerando o DL, sob a restrição de mesma taxa entre os usuários. Essa restrição visa garantir a máxima equidade de taxa para todos os usuários ativos no sistema. Na terceira parte, o compromisso SE-EE foi formulado como um problema de otimização multi-objetivo (MOO - Multi-Objective Optimization) para o sistema MIMO-NOMA mantendo-se as restrições definidas anteriormente. O problema de otimização foi resolvido primordialmente adotando-se o método de escalarização ( ?- C – ?-Constraint) combinado a técnicas de programação não linear (NLP - Nonlinear Programming), particularmente a programação quadrática sequencial (SQP- Sequential Quadratic Programming) e o método de Dinkelback (DK). Finalmente, foram analisadas e comparadas várias matrizes PDMA disponíveis na literatura com características favoráveis ao atendimento dos requisitos impostos pelos diferentes serviços 5G, com uso da EE e outras métricas para a seleção da matriz padrão que melhor atende aos quesitos conflitantes em sistemas mMIMO PDMA. Resultados numéricos revelam que é possível identificar a melhor matriz padrão do sistema mMIMO PDMA que atenda requisitos conflitantes de cada um dos modos de uso 5G separadamente ou simultaneamente. No sistema NOMA, pode-se encontrar o ponto de equilíbrio entre EE e a soma de taxas para cada cenário do sistema, bem como o melhor ponto de operação de RE. Mostra-se ainda que o número total de usuários atinge a máxima EE em cada configuração cluster-usuários analisada. Resultados para a relação EE-SE no sistema MIMO-NOMA demonstraram a habilidade do método ?-C em encontrar diversidade de soluções na fronteira de Pareto
dc.description.abstractother1This work analyzes the tradeoff between energy efficiency (EE) and spectral efficiency (SE) of non-orthogonal multiple access (NOMA), multiple input and multiple output systems (MIMO) combined with NOMA and MIMO-NOMA schemes, as well as pattern division multiple access (PDMA) scheme and massive MIMO (mMIMO) on downlinks (DL) under rate fairness constraint. This compromise between EE and SE, called resource efficiency (RE) is analyzed for different numbers of users per cell in NOMA. The number of users per cluster in the MIMO-NOMA configuration that results in maximum EE is obtained from maximum rate fairness. We also combine the mMIMO system with PDMA to efficiently support enhanced mobile broadband (eMBB), massive machine type communication (mMTC) and Ultra-Reliable and Low Latency Communications (uRLLC) services in fifth generation (5G) and beyond 5G (B5G) systems. We selected pattern matrices from the literature that best meet the heterogeneous requirements of these services. The first part of this work deals with the optimization of the proportion of power allocated to each user in NOMA systems. In the second part, we investigate the EE-SE compromise in MIMO-NOMA systems, considering the DL, under the same rate constraint for all users. This restriction is intended to ensure maximum rate fairness for all active users in the system. In the third part, the SE-EE compromise was formulated as a multi-objective optimization (MOO) problem for the MIMO-NOMA system, keeping the previously defined constraints. The optimization problem was solved primarily by adopting the scalarization method (?-C – ?-Constraint) combined with non-linear programming (NLP) techniques, particularly the sequential quadratic programming (SQP) and the Dinkelback (DK) method. Finally, several PDMA matrices available in the literature were analyzed and compared with favorable characteristics to meet the requirements imposed by different 5G services, using EE and other metrics for the selection of the pattern matrix that best meets the conflicting questions in mMIMO PDMA systems. Numerical results reveal that it is possible to identify the best mMIMO PDMA system pattern matrix that meets conflicting requirements of each of the 5G usage modes separately or simultaneously. In the NOMA system, one can find the balance point between EE and the sum rate for each system scenario, as well as the best RE operating point. It is also shown that the total number of users reaches the maximum EE in each cluster-users configuration analyzed. Results for the EE-SE relation in the MIMO-NOMA system demonstrated the ability of the ?-C method to find diversity of solutions on the Pareto front
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/18347
dc.language.isopor
dc.relation.departamentCTU - Departamento de Engenharia Elétrica
dc.relation.institutionnameUniversidade Estadual de Londrina - UEL
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.subjectMúltiplo Acesso Não Ortogonal (NOMA)
dc.subjectMúltiplas Entradas e Múltiplas Saídas (MIMO)
dc.subjectEficiência Espectral (SE)
dc.subjectEficiência Energética (EE)
dc.subjectEficiência de Recurso (RE)
dc.subjectAcesso Múltiplo por Divisão de Padrões (PDMA)
dc.subjectEquidade de Taxa
dc.subjectEngenharia elétrica
dc.subjectAcesso múltiplo não-ortogonal
dc.subject.capesEngenharias - Engenharia Elétrica
dc.subject.cnpqEngenharias - Engenharia Elétrica
dc.subject.keywordsNon-Orthogonal Multiple Access (NOMA)
dc.subject.keywordsMultiple Input and Multiple Output (MIMO)
dc.subject.keywordsSpectral Efficiency (SE)
dc.subject.keywordsEnergy Efficiency (EE)
dc.subject.keywordsResource Efficiency (RE)
dc.subject.keywordsSuccessive Interference Cancellation (SIC)
dc.subject.keywordsRate Fairness
dc.subject.keywordsEletric engeineering
dc.titleEficiência de recursos sob equidade de taxa em sistemas NOMA, MIMO-NOMA e LSA-MIMO PDMA
dc.typeTese
dcterms.educationLevelDoutorado
dcterms.provenanceCentro de Tecnologia e Urbanismo

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