Otimização de vazão em sistema NOMA MIMO utilizando alocação adaptativa de potência, seleção de usuários e conformação de feixe

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Carvalho, Marcos Nogueira Lobo de lattes
Orientador(a): Vieira, Flávio Henrique Teles lattes
Banca de defesa: Vieira, Flávio Henrique Teles, Lemos, Rodrigo Pinto, Deus Júnior, Getúlio Antero de, Cardoso, Álisson Assis
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)
Departamento: Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/10753
Resumo: The combination of Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) and Multiple Input and Multiple Output (MIMO) systems is considered a promising approach for 5G mobile communication networks. However, optimization techniques such as user selection and beamforming can be applied to improve some system performance parameters. In this context, we propose an adaptive power allocation algorithm in conjunction with user selection and beamforming for the downlink of a massive NOMA MIMO system in order to maximize the users' throughput. To this end, we present a novel optimal beamforming solution scheme based on the adaptive computation of signal power values to maximize system throughput, considering the less interfering users. As interference elimination techniques between users in the transmitter the Block Diagonalization with Zero-Forcing and the Dirty Paper Coding are considered. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, simulations were performed considering different power allocation algorithms of the users. The results obtained in the simulations indicate that the proposed algorithm provides higher data throughput values transmitted to the users than the other algorithms considered.