We consider a downlink multicast and unicast superposition transmission in muti-layer Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) systems when only the statistical channel state information is available at the transmitter (CSIT). Multiple users can be scheduled by using the time/frequency resources in OFDMA, while for each scheduled user MIMO spatial multiplexing is used to transmit multiple information layers, i.e., single user (SU)-MIMO. The users only need to feedback to the base-station the rank-indicator and the long-term average channel signal-to-noise ratio, to indicate a suitable number of transmission layers, a suitable modulation and coding scheme and allow the base-station to perform user scheduling. This approach is especially relevant for the delivery of common (e.g., popular live event) and independent (e.g., user personalized) content to a high number of users in deployments in the lower frequency bands operating in Frequency-Division-Duplex (FDD) mode, e.g., sub-1 GHz. We show that the optimal resource allocation that maximizes the ergodic sum-rate involves greedy user selection per OFDM subchannel and superposition transmission of one multicast signal across all subchannels and single unicast signal per subchannel. Degree-of-freedom (DoF) analysis shows that while the lack of instantaneous CSI limits DoF of unicast messages to the minimum number of transmit antennas and receiver antennas, the multicast message obtains full DoF that increases linearly with the number of users. We present resource allocation algorithms consisting of user selection and power allocation between multicast and unicast signals in each OFDM subchannel. System level simulations in 5G rural macro-cell scenarios show overall network throughput gains in realistic network environments by superposition transmission of multicast and unicast signals.


翻译:我们研究了在下行链路多层多输入多输出(MIMO)正交频分多址(OFDMA)系统中,当发射端仅知统计信道状态信息(CSIT)时的多播与单播叠加传输问题。通过OFDMA的时间/频率资源可调度多用户,而对每个被调度用户,采用MIMO空间复用传输多个信息层,即单用户MIMO(SU-MIMO)。用户只需向基站反馈秩指示符和长期平均信道信噪比,以指示合适的传输层数、调制编码方案,并支持基站进行用户调度。该方法尤其适用于在低频段(如sub-1 GHz)频分双工(FDD)部署场景中,向大量用户传输公共内容(例如热门直播事件)和独立内容(例如个性化信息)。我们证明,最大化遍历和速率的优化资源分配涉及:每个OFDM子信道的贪婪用户选择、跨所有子信道传输一个多播信号的叠加传输,以及每个子信道传输单一单播信号。自由度(DoF)分析表明:虽然瞬时CSI缺失将单播消息的DoF限制为发射天线和接收天线数的最小值,但多播消息可获得与用户数呈线性增长的完整DoF。我们提出了资源分配算法,包含每个OFDM子信道中的用户选择以及多播与单播信号间的功率分配。5G农村宏小区场景的系统级仿真显示,通过多播与单播信号的叠加传输,在实际网络环境中可实现整体网络吞吐量增益。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
4+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
1+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
15+阅读 · 6月10日
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
7+阅读 · 6月10日
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
8+阅读 · 6月10日
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
4+阅读 · 6月10日
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
9+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员