In this paper, we propose a novel user clustering algorithm for non-orthogonal multiple access (NOMA) considering the channel correlation between users and the channel gain. We also adopt sum-rate maximization approach to find an optimal precoding matrix in the multi-user multiple-input-multiple-output (MU-MIMO) setup after the user clustering. Grouping two users in a single beam to serve users in a non-orthogonal fashion raises multi-user interference (MUI). To tackle this problem, the clustering algorithm considers the channel correlation to select users aligned with same direction. Furthermore, the channel gain is also reflected in the clustering algorithm to enhance signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) inspired by the fact that the optimal precoding matrix is less sensitive to channel direction. Optimization algorithm over the precoding matrix is proposed based on Majorization Minimization (MM) approach for a non-convex obejctive function. We demonstrate the superiority of the proposed schemes comparing with conventional ones through numerical results.
본 논문에서, 우리는 비 직교 다중접속 (Non-orthogonal multiple access, NOMA) 시스템에서 채널 상관성과 채널 이득을 고려한 신규한 사용자 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 또한 사용자 클러스터링 후에, 다중 사용자 다중 안테나 (multi-user multiple-input-multiple-output, MU-MIMO) 셋업에서 최적화된 프리코딩 매트릭스를 구하기 위하여 총전송량 최대화 방식을 적용하였다. 비 직교 방식으로 사용자들을 지원하기 위해 두 명의 사용자를 하나의 빔으로 그룹화 하는 것은 다중 사용자 간섭 (multi-user interference, MUI)를 발생시킨다. 이 문제를 해결하기 위하여, 클러스터링 알고리즘은 같은 채널 방향에 놓인 사용자들을 한 클러스터로 선택하기 위하여 채널 상관성을 고려한다. 뿐만 아니라, 간섭과 잡음 대비 신호의 세기 (signal-to-interference-plus-noise ratio SINR)를 강화하기 위하여 클러스터링 알고리즘은 채널 이득을 반영하며 이때 최적화 프리코딩 매트릭스는 채널 방향에 덜 민감한 경향을 보인다. 프리코딩 매트릭스를 구하기 위한 최적화 알고리즘은 주요화-최소화 (Majorization Minimization, MM) 접근법을 바탕으로 비 볼록 목적 함수 (non-convex objective function)을 해결하기 위해 설계되었다. 논문에서 제안하는 시스템과 기존의 시스템의 성능을 시뮬레이션 결과의 비교를 통해 제안하는 시스템의 우수성을 입증한다.
