Artificial Intelligence for UAV-assisted 5G Heterogeneous NOMA Systems with Priority-based Joint Resource Allocation

Abstract

5세대 무선 통신의 이기종 수요를 위해 massive machine type communication(mMTC), enhanced mobile broadband(eMBB), ultra reliable and low latency communication(URLLC) 기술이 발전하고 있다. 또한, 동일한 주파수에서 quality-of-service(QoS)를 보장하며 다수의 무선 신호를 동시 수신할 수 있도록 지원하기 위해, non-orthogonal multiple access(NOMA) 기술이 연구되고 있다. 이러한 NOMA 시스템에서 통신의 효율을 극대화하기 위해서는 최적의 자원 할당과 전송링크의 품질 보장이 해결되어야 한다. 본 논문에서는 5G 네트워크의 QoS 요구사항을 보장하고 네트워크 성능을 향상시키기 위해, 심층 Q학습 알고리즘을 사용하는 우선 순위 기반 채널할당 기술을 제안한다. NOMA 시스템의 다양한 제약조건을 통합하기 위해, Karush-Kuhn-Tucker(KKT) 조건을 활용하여 최적의 전력 할당 방식을 수학적으로 도출하고, 각 채널 및 전체 시스템의 sum-rate와 공정성을 최대화한다. 또한, UAV 지원 무선 네트워크를 고려하여, 연합학습을 활용한 강화학습 기반 다중 UAV-BS 탐색 방식을 제안한다. 이는 non-line-of-sight (NLOS), 열악한 무선 링크 품질 및 통신 범위, 다중 경로 페이딩에 의한 5G 네트워크 성능 저하를 극복하도록 설계한다. 다양한 시스템 매개변수에 대한 광범위한 시뮬레이션을 수행하여, 제안하는 기술이 다른 최신 기술에 비해 우수한 성능을 가짐을 확인한다.|For heterogeneous demands in fifth-generation (5G) new radio (NR), massive machine type communication (mMTC), enhanced mobile broadband (eMBB), and ultra-reliable and low-latency communication (URLLC) services have been introduced. Non-orthogonal multiple access (NOMA) has been introduced to ensure these quality-of-services (QoS) requirements in which multiple devices can be served from the same frequency by manipulating the power domain and successive interference cancellation (SIC) technique. To maximize the efficiency of NOMA systems, optimal resource allocation, ensuring transmission link quality are the key issues that need to be solved. In this thesis, we propose a priority-based channel assignment with a deep $Q$-learning algorithm to maintain the 5G QoS requirements and increase the network performance. We formulate an optimal power allocation scheme under Karush–Kuhn–Tucker (KKT) optimality conditions incorporating different NOMA constraints. The main objectives are to maximize the channel sum-rate, system sum-rate, and system fairness. We also propose a novel FDRL-based multiple UAV-BS navigation scheme to serve the 5G devices suffering from NLOS, poor link quality, and multi-path fading with maximum coverage, link quality, and fairness. Finally, We conduct extensive simulations with respect to different system parameters and confirm that the proposed schemes perform better than other state-of-the-art schemes.