下り回線非直交多元接続における圧縮センシングに基づくリソース割当・干渉制御技術
Resource Allocation and Interference Coordination Techniques Based on Compressed
Sensing for Downlink Non-Orthogonal Multiple Accessの考え方をセルラーシステム（異種無線網）における他セル干渉下での基地局の周波数・電力割当問題にも拡張可能であることを述べる。
１．研究の目的
次世代の移動通信システムの実現に向けて無線通信技術の更なる高度化、特に周波数帯域あたりの通信速度（周波数利用効率）の向上が重要となる。非直交多牟田 修 (Osamu MUTA, Dr. Eng.)

元接続(NOMA: Non-orthogonal multiple access) 技

九州大学大学院 システム情報科学研究院 教授
博士(工学)

術は、ユーザ間干渉を許容して同一の無線資源(Kyushu University, Faculty of Information Science andElectrical Engineering, Professor.)
電子情報通信学会、IEEE
受賞：電子情報通信学会通信ソサイエティ論文賞(2020), 電子情報通信学会
通信方式研究会委員長賞(2014, 2015, 2017)（Resource block）に複数のユーザを多重させる技術
で あ り 、 従 来 の 直 交 多 元 接 続 （ OMA: Orthogonal
multiple access）と比べて高い周波数利用効率の達成が期待される[1, 2]。セルラーシステムの下り回線における NOMA の代表的手法として、逐次型干渉キャンセ

研究専門分野：移動無線通信

ラ（SIC: Successive interference cancellation）を用いる方式（SIC-NOMA1）が広く検討されている[1, 2]。
あらまし

２ユーザを非直交多重する場合、基地局の近傍に位置

次世代の移動通信システムの実現に向けて無線通信するユーザ宛の信号と遠方に位置するユーザ宛の信号技術の更なる高度化、特に周波数帯域あたりの通信速を異なる電力レベルで同一の無線資源（RB: Resource度（周波数利用効率）の向上が重要となる。非直交多block）に重畳する。このとき遠方ユーザ宛の信号の電元接続（NOMA：Non-orthogonal multiple access）技

力割当を近傍ユーザに比べて十分大きくすることで、術は、ユーザ間干渉を許容して同一の無線資源に複数

ユーザ間干渉下においても遠方ユーザが自信号を検出

ユーザを多重させる技術であり、従来の直交多元接続

できるようにする。
一方、近傍ユーザの受信機では SICと比べて高い周波数利用効率の達成が期待される。

等の非線形信号処理を用いて遠方ユーザ宛の信号（ユNOMA では同一資源に重畳させるユーザを適切に選択ーザ間干渉）を除去した後、自局宛の信号を復調する。

するとともに各ユーザへの電力割当を最適化することしたがって、
NOMA では同一通信資源に重畳させるユによりユーザ間干渉を制御する必要がある。しかしなーザを適切に選択するとともに各ユーザへの電力割当

がら、一般的にユーザ選択と電力割当の同時最適化にを最適化することでユーザ間干渉を制御する必要があ

要する演算量はユーザ数と通信資源数の増加に伴い膨る。しかしながら、一般的に、NOMA におけるユーザ大となるため効果的な解法が必要となる。本稿では、

選択・電力割当の同時最適化に要する演算量はユーザ

上記の課題に対して同一の通信資源に重畳されるユー

数や無線資源数の増加に伴い膨大となるため低演算量

ザ数は全体の一部であり疎性を有することに着目し、かつ高性能な手法が求められる [3, 4]。

圧縮センシングに基づくユーザ選択・電力割当方式を

本稿では、上記の課題に対して全ユーザのうち少数提案する。提案方式を適用することで従来技術に比べのユーザのみが同一の通信資源に重畳される状況が疎て低演算量でありながら所望のサービス品質（QoS）を性を有することに着目し、NOMA における圧縮センシ

高い水準で保証できることを示す。さらに、提案方式
1 Power-domain NOMA (PD-NOMA)とも呼ばれる。

本稿では、以後、NOMA と記載する。

1

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ングに基づく低演算量のユーザ選択・電力割当方式ををユーザ A、B とし、それぞれ添え字の A、B を用い提案する[5-7]。具体的には、雑音存在下において所望のて表記する。

サービス品質（QoS）を満たすためのユーザ間の干渉
電力の許容値（干渉閾値）を理論的に導出するととも

２．下り回線 NOMA のシステム構成に、干渉閾値の条件下においてユーザ選択と電力割当

シングルセルの下り回線 NOMA において、同じ通の同時最適化問題を効率的に解く手法について述べる。

信資源（RB：Resource block）に対して 2 ユーザ（基計算機シミュレーション評価により、提案方式は総当地局近傍と遠方のユーザ）が多重される場合を考える。

たり法と比較して演算量を大幅に低減できること、お以下、遠方ユーザと近傍ユーザをそれぞれユーザ A、

よび要求される QoS が実現可能である限り QoS 制約

ユーザ B と表記する。セル内に𝑁 機のユーザ端末が存をほぼ満たしながら良好なユーザレートを達成できる

在し、RB 数を𝑁ことを示す[5, 6]。さらに、提案方式の原理をセルラー通

ザ端末はそれぞれ単一アンテナを具備する。また、チ信（マルチセルシステム）の下り回線における各基地

ャネル推定は理想的に行われ、各ユーザのチャネル情局への電力・周波数資源割当の最適化問題に適用した

報は基地局に通知され利用できるものとする。図 1 に場合の有効性について述べる[7]。

OMA と NOMA における２ユーザ時（ユーザ A、B）

𝑁 /2と仮定する。基地局とユー

セルラーシステムに非直交多元接続(NOMA)を適用の通信資源割当の例を示す。OMA では各ユーザに直した場合の干渉制御手法については従来から多数の検交した通信資源の割当を行う。一方、NOMA では複数討が行われている。それらの手法は大別して、（１）

ユーザで同一の通信資源（周波数帯域）を共有する。

MIMO（マルチアンテナ）技術を用いて送信ビームの図 1(b) に示すようにユーザ A とユーザ B が𝑏番目の指向性を制御する方法と（２）基地局の送信電力を制リソースブロックに多重されている場合を考える。こ御して相互の電波干渉を軽減する手法に大別できる。

のとき、ユーザ B（近傍ユーザ）の受信信号は次式の（１）の手法はアレイアンテナの空間自由度を活用しように表される。

て他システムへの干渉を抑圧するものである。しかし、𝑦周辺システムへの与干渉を軽減するには、基地局のアℎンテナ素子数が十分に多く、かつ周辺の電波状態を正

𝛼

𝑝

𝑠

近傍ユーザ宛の信号

確に把握し、それに基づき送信指向性制御と通信資源

ℎ

𝛼

𝑝

𝑠

干渉信号

𝑛

. (1)

雑音

割当を実施する必要がある。一方、（２）の手法はセ

ここで、𝑝ル中央とセル端に位置するユーザ間で受信電力の差異

𝐴、𝐵 はそれぞれユーザ𝑖のチャネル応答、データ信号があることに着目した手法であり、基地局アンテナ素
子数が少ない場合でも適用可能である。しかし、干渉を完全に抑圧できない（残留干渉が生じる）ことに加えて、基地局数が多い場合に送信電力の最適化に要すは 基 地 局 の 送 信 電 力 、 ℎ 、𝑠、𝑖 ∈を表す。𝑛 はユーザ𝑖に加わる平均0、分散𝜎 の加算性
白色ガウス雑音である。式(2)の右辺第二項は、ユーザ
A による干渉信号を表す。また、𝛼

と𝛼

は、それぞ

る演算量が膨大となる。提案方式は（１）の技術と併れユーザ A とユーザ B の電力割当係数である。
ここで、用可能であり、また、（２）の技術に適用することで

𝛼

𝛼

1とする。

演算量の軽減効果を期待できる。
本稿では、数式表現に以下の記号を用いる。ベクト
ルは小文字の太字、行列は大文字の太字で表記する。
上付き文字 𝑏 は、𝑏番目の RB を表す。ℝ要素とする𝑎は実数を𝑏行列を表す。|⋅|は絶対値を表す。‖𝑥‖ 、‖𝑥‖ はそれぞれユークリッドノルムおよび非零の要素数を表す。
NOMA における遠方ユーザと近傍ユーザ
2

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基地局

近傍ユーザB(4)

遠方ユーザA

電力

電力

比較として、𝑏番目の RB における下り回線 OMA の伝
近傍
ユーザ

遠方
ユーザ

(a) OMA

周波数

遠方ユーザ

送レートを以下に示す。

近傍ユーザ(b) NOMA

周波数(5)

図 1：OMA と NOMA における 2 ユーザ時の通信資源割当の例

一般的に NOMA では、遠方ユーザへの電力割当を近傍ユーザより大きくすることで、ユーザ間干渉が存在する場合にも遠方ユーザが自信号を検出できるようにする。一方、近傍ユーザの受信機では、遠方ユーザ
信号（干渉信号）を検出できるように電力割当等が適切に与えられることを前提として、干渉信号（遠方ユーザ宛の信号）を SIC 等の信号処理により除去した後、自信号を復調する。ここで、理想的な SIC を仮定した
場合、ユーザ B の受信信号は式(2)の第二項（遠方ユーザ宛の信号）を除去することにより次式で表される。

ここで、𝑏番目の RB の電力と周波数帯域幅は、𝛼𝛼に分割されるとする。

1.

電力割当・ユーザ選択方式と3.1 問題設定提案方式では全ユーザの合計伝送レートを最大化することを目的関数として電力割当とユーザ割当の最適化を行う。具体的には、以下の制約付き最大化問題を
考える。

(2)

(6)
(7)

したがって、ユーザ A と B の SINR はそれぞれ次のように与えられる。

(8)(3)

ここで、(6)は全ユーザの合計伝送レートを示す。(7)は遠方ユーザと近傍ユーザの電力比であり、SIC を適用

ここで、𝑁は雑音電力を表す。ユーザ A とユーザ B のできる条件を表す。𝛾 は遠方ユーザ（ユーザ A）にお伝送レートはそれぞれ次式で与えられる。

ける受信 SINR の所要値である2。本稿では、(7)が満たされる場合に SIC により干渉が完全に除去されるとする。なお、干渉電力が雑音電力に比べて十分に大2

受信 SIR の所要値を𝛾 、受信 SINR の所要値を𝛾 とする場
合、常に𝛼 ⁄𝛼𝛾𝛾 が成立する。
本稿では𝛾𝛾 と仮定し、𝛼 ⁄𝛼𝛾 とする。

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きいとき、すなわち、 ℎ𝛼

一般に、解𝒙の要素数が方程式の数より大きい場合

𝑝 ≫ 𝑁のとき、(7)は(𝐾

𝛾 と等価になる。(8)は RB あたりの総電力が一𝛾𝑁) には𝒙は一意に定まらない。しかし、𝒙の非零要素数が𝐾以下であるとき（疎性を有するとき）、式(9)定値以下であることを保証するための制約条件である。

を満たす解を求めることができる。提案方式ではこの考え方を NOMA における電力割当・ユーザ割当問題

3.2

圧縮センシングに基づく解法に適用する。

圧縮センシングとは、連立方程式の真の解が疎性を

図 2 に圧縮センシングに基づく電力割当・ユーザ割有する（ほとんどの要素が 0 である）場合に、少ない

当方式（提案方式）の概略を示す。図 2(a)に示すよう観測値から真の解を求める手法である[8]。例えば、以に𝜶 ∈ ℝを入力ベクトル、𝒚 ∈ ℝ

下の連立方程式において、既知の観測ベクトル𝒚 ∈𝚿∈ℝをチャネル行列とする線形システムを考えℝ、観測行列𝑨 ∈ ℝ

から、未知のベクトル𝒙 ∈ℝを求める場合を考える。

る。このとき同一の通信資源（RB）に割り当てられるユーザ数は全ユーザ数（N）に比べ極めて少ないため、
図 2(b)に示すように𝜶は非零成分が少ない疎なベクト(9)𝒑

ルとみなせる。

𝜶𝚿

=を出力ベクトル、

𝑁

𝜶

𝒑

𝚿

𝜶：送信信号強度
𝒑：受信信号強度
𝚿：チャネル行列(𝑁𝑁
疎𝑁

𝑁: ユーザ数𝑁(a) 一般的な線形システムの入出力関係

𝒑

𝚽

𝚽

𝚿

𝜶

𝚽𝒑

𝜶

𝚽𝚿

=𝐾

=

𝑁
圧縮後の
チャネル行列𝜶：送信信号強度
𝒑：干渉成分の制約値

𝚿：チャネル行列(𝑁 𝑁𝑁
𝚽：圧縮行列(𝐾𝐾 ：𝑥の非零要素数以上(b) 圧縮センシングを適用した場合
図2

圧縮センシングに基づく電力割当・ユーザ割当方式（提案方式）の概略

4

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全ユーザの受信信号ベクトルは式(1)と同様に次式(13)にて与えられる。
(14)(10)
ここで、式(10)の右辺第一項、第二項、第三項はそれぞれ、各ユーザの所望信号、干渉信号、雑音を要素とす𝑠るベクトルである。𝑝

、𝛽

ℎ

𝑝 とお

き、式(10)の第 2 項目の干渉信号ベクトルを電力領域に変換した干渉電力ベクトル 𝐟

∈ℝ

は次式で与

えられる。

(15)

𝚽𝐟

ここで、 𝐟
クトル、𝐟

∈ℝ

∈ℝ

は𝑏番目の RB の観測ベ

は干渉閾値ベクトルである。上記の最適化問題において、(14)は干渉閾値 (設計パラメータ) と実際のユーザ間干渉電力値の二乗平均誤差を最小化するための制約であり、𝜖は許容できる最大誤差を表す。また、(14)は(8)および QoS 制約∑

𝑟

𝛾 、∀𝑖を同時に満たすように設計される。下り回線
NOMA システムでは、QoS 満たす最小の電力を遠方(11)

ユーザに割り当て、残りの電力を近傍ユーザに割り当てることで、QoS 制約を満たしながら伝送レートを最大化する。したがって、上記の最適化問題を解くこと

ここで、Ψ

∈ℝ

は辞書行列、𝜶∈ℝ

は𝑏番

目の RB における電力割当係数ベクトルを表す。このとき、𝑏番目の RB には 2 ユーザが割り当てられるため、𝜶 は非零成分を 2 つのみ有する疎なベクトルとなる。圧縮センシングにおける圧縮行列𝚽 ∈ ℝ

を式(10)の両辺に乗算し次式を得る。

で、ユーザ間許容干渉量の制約の下で合計レートを最大化できる[5, 6]。
(13)-(15)を解くためには適切な干渉閾値ベクトル𝐟を与える必要がある。ここで、干渉閾値ベクトルとは、ユーザ間干渉と雑音が存在する場合に与えられた
QoS 制約 (𝑟 ) を達成するためのユーザ間干渉の許容量であり、その導出を以下に示す。干渉閾値ベクトル
を𝐟

(12)

𝐹 、 、𝐹 、 、 ⋯ 、𝐹 、

∈ℝ

と表す。

ユーザ A (遠方ユーザ) の伝送レートは次式で表され
(13)

ここで、𝐀

∈ℝ

る。

(16)

はセンシング行列である。また、𝐾 ⁄𝑁 は圧縮率であり、𝐾

2 log 𝑁 であれば適切な解を求めることができる[8]。最適化問題(7)-(9)は以下の𝑙1ノルム最小化問題に緩和することができ、圧縮
センシングの種々の解法を適用できる。

5

式(16)に𝑟𝑟 を代入し、𝛼について解くと以下の式が得られる。

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3.3

計算量評価

本稿では演算量を RB あたりの乗算回数と定義する。

(17)

ユーザ数を𝑁 としたとき、総当たり法の演算量は(10)式において𝛼0 (𝑖𝐴、𝐵) と仮定すると、𝒪 𝑁 ! となる。一方、OMP 法を用いる提案方式の演算量は RB あたり𝒪 2𝐾 𝑁 となる[5, 6]。ここで、圧縮率

𝐹 、 は以下のように求まる。

を𝐾 /𝑁 とする。従来方式の一つである GOS (Global
optimal search) 法 [3] は𝒪 𝐿

𝐶 の演算量を必要とする。この方式では𝐿個の離散的な電力レベルと𝑁 人(18)のユーザに対して、限られた候補の中から最適な組み合わせが選択される。𝐿が十分に大きいとき最適な結果 に 近 い 性 能 と な る 。 UAA (User allocation
ここで、ユーザ B（近傍ユーザ）の干渉成分は(7)を満たす限り完全に除去されるので、式(18)の𝐹 、 をいかなる𝐹 、 に置き換えた場合でも QoS 制約は満たされる。したがって、干渉閾値ベクトルは次式のように表

algorithm) 法 [11] は𝐶を電力割当に要する反復回数とすると𝒪 𝐶𝑁 の演算量となる。JPCUC (Joint power
control and user clustering) 法 [12] は RB 毎 に
𝒪 𝑁 𝑁の演算量を要する。𝐾 ≪ 𝑁 であるとき圧縮

センシングに基づく提案方式は所要演算量の低減に有効であることがわかる。

される。
4.

特性評価
検討方式の有効性を示すため、シングルセルの下り(19)

回線 NOMA における平均ユーザレートを評価する。
本シナリオでは、RB あたりのユーザ数を 2、RB 数を(20)

𝑁 ⁄2とする。また、𝑁50、セル半径は 500m とし、ユーザは 1 次元セル内の1
また、𝑏番目の RB における観測ベクトル𝐟

リオ 1: 一様分布 (𝑝 𝑑∈ℝ

増加 (𝑝 𝑑は次式で表される。

500

(21)

𝑑

500の範囲に(a)シナ

一定)、(b)シナリオ 2: 単調

𝑑)、(c)シナリオ 3: 単調減少 (𝑝 𝑑𝑑)していると仮定する。図 3 は 2 次元平面上でのユーザ分布を示したものであり、シナリオ 2 は 2 次
元セル内の一様分布と等価である。ここで、𝑑 は基地局からユーザ𝑖までの距離を表し、単位はメートル(m)𝑥 ⁄ 4𝜋𝑑 で式(21)を最適化問題(13)-(15)に代入し、圧縮センシン

である。ユーザ𝑖のチャネル応答はℎグに基づく解法を適用する。本稿では比較的簡易な解与えられる。𝑥 は実部と虚部が平均 0 の独立なガウス法として OMP (Orthogonal matching pursuit)

法[10]分布に従う確率変数である。本節では、送信信号電力を用いる。なお、RB 毎にチャネル応答が異なる場合、対雑音電力比を送信 SNR、受信信号電力対干渉および電力割当とユーザ選択に加えて RB 割当を最適化す

雑音電力比を受信 SINR と定義し、受信 SINR の所望る必要がある。適応的な RB 割当手法として、本稿で値 (QoS 制約) を𝛾 とする。ここで、QoS 制約は𝛾は遠方ユーザと近傍ユーザの RB 選択を 2 段階に分け

10、12dB とする。また、𝐾て行う手法[6]を用いる3。

た、比較として、OMA システム、CSS-PA[4]、および

3

2 log 𝑁 とする。まRB 割当手法の詳細は[6]に記載されている。

6

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ランダム選択を用いた NOMA の平均ユーザレートを評価する。CSS-PA ではチャネル係数を元に全ユーザをソートし、𝑘番目のユーザと𝑘𝑁 ⁄2番目のユーザを選択する。ランダム選択では、候補となるユーザの中からランダムに選択する。OMA では、1 つの RB の
総周波数帯域𝑊を𝛼𝑊と𝛼𝑊に分割し、2 ユーザに割り当てる。比較方式では電力割当として FTPC[13]を適用する4。

(a) シナリオ 1

図 3：セル内のユーザ分布
図 4(a)-(c)は、提案方式を用いた NOMA システムの𝛾

10、12dB のときの、送信 SNR に対する平均ユーザレートを示す。この結果から、提案方式はいずれのシナリオ（ユーザ分布）においても比較方式（CSSPA、ランダム割当、OMA）に比べて高い平均ユーザレートを達成できることがわかる。
提案方式の有効性を QoS 制約の観点から評価する。

(b)

シナリオ 2

シナリオ１において提案方式を用いた場合のSNR=50dB と 100dB のときの遠方ユーザの SINR 分
布を図 5(a) (b)にそれぞれ示す。提案方式における遠方ユーザの SINR はあらかじめ設定された γth の周辺に分布していることが図 5 より確認できる。これは与えられた QoS の要求値が実現可能である限り、所望のサービス品質（QoS）を高い水準で保証できることを表している。

(c) シナリオ 3
図 4 各シナリオにおける平均ユーザレート特性[11]の式(6)における公平性パラメータ𝛼0(公平性を最大とする電力割当を行う) を用いる。
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図 9：二層異種無線網における通信資源の利用状況の例（P1～P15 は通信資源を表す）(a) 送信 SNR=50dB

図 9 に二層異種無線網における通信資源の利用状況の例を示す。P1～P15 は各基地局に割り当てられた通信資源を表す。SC 間の干渉を低減しながら周波数利用効率を高めるため、同一周波数を距離的に離れた基地局で再利用するものと仮定する。図 9 に示すように、ある周波数資源が割り当てられた無線基地局は全体の一部であり、その通信資源の利用状況は疎とみなすことができる。したがって、異種無線網の周波数・電力割
当の最適化問題の解法として 3 節における圧縮センシ
ングを用いた提案方式を適用できる。提案方式を用い(b) 送信 SNR=100dBる場合、総当たり法に匹敵する合計伝送速度を達成しながら、最適化に要する演算量を大幅に低減できるこ

図 5：検討方式における遠方ユーザのとを明らかにしている[7]。本検討の詳細は[7]において

SINR の経験確率密度5.

報告している。

2 層異種無線網への適用

6.

提案方式におけるユーザ選択・電力割当の考えは、まとめと今後の展望

本稿では、下り回線 NOMA におけるサービス品質（QoS）

セルラー通信（マルチセルシステム）における周波数・制約を考慮した圧縮センシングに基づく低演算量ユー

電力割当問題へも適用可能である。セルラーシステム

ザ選択・電力割当方式を提案した。提案方式は、所要において、サービスエリアの広い基地局（マクロセル：の SINR に基づき許容可能なユーザ間の干渉閾値を求MC）の配下に狭小基地局（スモールセル：SC）を混在させた通信形態は一般的に異種無線網（Heterogeneous networks）と呼ばれる。異種無線網

め、それを満たす条件下で総ユーザレートを最大にするユーザ選択と電力割当を求めるものである。シング
ルセル下り回線 NOMA において提案方式を適用した場

では各基地局への電力・周波数リソースの割当を最適合の演算量と平均ユーザレートを評価した。その結果、化することで、セル間干渉を軽減できる。しかしなが提案方式は要求される QoS が実現可能なものである限ら、SC 数の増加に伴い最適化に要する演算量も膨大

り、QoS 制約をほぼ満たしながら、その他の手法と比となる。

較して良好な伝送速度を達成できることを示した。さ8

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らに、提案方式の考えはマルチセルシステム（異種無1, Jan. 2021.

線網）における他セル干渉下での基地局の周波数・電[6] T. Makita, and O. Muta, “Compressed Sensing

力割当問題にも拡張可能であることを述べた。

based Power Allocation and User Selection with

ところで、セルラーシステムにおいて基地局のアン

Adaptive Resource Block Selection for Downlink

テナ素子数がシステム全体のユーザ数に比べて十分にNOMA

多い場合、自セルのユーザの通信品質を維持しながら、

Communications, Vol.E105-B, No.8, pp.959-968,[14]

他セルへの与干渉を効果的に抑圧できる。他方、基Systems,”

IEICE

Transactions

on

Aug. 2022.

地局アンテナ素子数が比較的少ない場合、提案方式を[7] A. Nasser, O. Muta, M. Elsabrouty, and H.

用いることでスモールセル基地局のアンテナ素子数がGacanin, “Compressive Sensing Based Spectrum

少ない場合においても層間干渉を効果的に抑圧するこ

Allocation and Power Control for NOMA HetNets,”とができる 。本研究の成果はアンテナ多素子化によIEEE Access, pp.98495-98506, July 2019.

る空間信号処理との親和性も高いため、多素子アンテ[8] E. J. Candès and M. B.Wakin, “An introduction

ナや分散アンテナを用いるシステムに適した手法につto compressive sampling,’’ IEEE Signal Processing

いて今後検討したい。

Magazine, vol. 25, no. 2, pp. 21–30, March. 2008.

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futureCompressed Sensing: From Theory to Applications,’’

radio

access,’’

Proc.

IEEE

Vehicular

individual

QoS

constraints,’’

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Multiple

AccessA.Benjebbour,(NOMA)“Non-orthogonal
withSuccessive[11] S. Zhang, N. Zhang, G. Kang, and Z. Liu,

Interference Cancellation for Future Radio Access,’’“Energy and spectrum efficient power allocation

IEICE Transactions on Communications, Vol. E98.B,

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Issue 3, pp.403414, March 2015.

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Proportion Fair User Pairing for NOMA System,’’

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Allocation Scheme for Downlink MIMO-NOMA

9

NOMA indownlink“Interference

HetNets,’’ Physical

Mitigation

TELECOM FRONTIER No.124

and

Power

2024 SUMMER

下り回線非直交多元接続における圧縮センシングに基づくリソース割当・干渉制御技術
Resource Allocation and Interference Coordination Techniques Based on Compressed
Sensing for Downlink Non-Orthogonal Multiple Access
HetNet,”IEEE

Transactions

on

Vehicular

Technology, Volume 68, Issue 7, pp.6805-6816, July
2019.

この研究は、令和元年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、令和２～４年度に実施されたものです。

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