In this paper, we propose hierarchical high-altitude platform (HAP)-low-altitude platform (LAP) networks with the aim of maximizing the sum-rate of ground user equipments (UEs). The multiple aerial radio units (RUs) mounted on HAPs and LAPs are managed by the central unit (CU) via constrained fronthaul links. The limitation of fronthaul capacity can be addressed through quantization, employing the cloud radio access network (C-RAN) architecture. For spectral efficiency, we adopt the rate-splitting multiple access (RSMA), leveraging the advantages of both space-division multiple access (SDMA) and non-orthogonal multiple access (NOMA). To achieve this, we jointly optimize rate splitting, transmit power allocation, quantization noise variance, and UAV placement using an alternating optimization (AO) approach coupled with successive convex approximation (SCA) and the weighted minimum mean square error (WMMSE) method. Numerical results validate the superior performance of the proposed method compared to benchmark schemes, including partial optimizations or those without the assistance of LAPs.
본 논문에서는 지상 사용자의 합산 전송률을 최대화하는 것을 목표로 계층적 고고도 플랫폼-저고도 플랫폼 네트워크를 제안합니다. 고고도 플랫폼 및 저고도 플랫폼에 장착된 여러 공중 무선 장치는 제한된 프론트 홀 링크를 통해 중앙 장치에 의해 관리됩니다. 프론트 홀 용량의 제한은 중앙집중 네트워크를 사용하는 양자화를 통해 해결할 수 있습니다. 스펙트럼 효율성을 위해 공간 분할 다중 접속 기술과 비직교 다중 접속 기술의 장점을 모두 활용하는 전송률 분할 다중 접속 기술을 채택합니다. 이를 달성하기 위해 우리는 successive convex approximation (SCA) 기술 및 weighted minimum mean square error (WMMSE) 방법과 결합된 alternating optimization (AO) 접근 방식을 사용하여 전송률 분할, 전송 전력 할당, 양자화 잡음 분산 및 무인 항공기 배치를 공동으로 최적화합니다. 수치 결과는 부분 최적화 또는 저고도 플랫폼의 지원이 없는 벤치마크 방식과 비교하여 제안된 방법의 우수한 성능을 검증합니다.
