Análisis de la técnica NOMA-OFDM en un canal multitrayecto y usando estimación de canal

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.36825/RITI.10.21.002

Palabras clave:

NOMA, OFDM, Estimación de Canal, Canal Multitrayecto, 5G

Resumen

NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) es una técnica de acceso no ortogonal que puede aumentar la eficiencia espectral y es considerada una tecnología candidata para 5G. NOMA-OFDM combina el acceso no ortogonal de NOMA con OFDM que es muy utilizada debido a varias ventajas como su alta eficiencia espectral. La estimación de canal es un proceso indispensable en un sistema NOMA-OFDM por lo que en este trabajo se propone un esquema de estimación de canal con preámbulo para el enlace de bajada, considerando un canal multitrayecto y la técnica LS (Least Square). El análisis de los resultados se realiza en base a gráficas de BER (Bit Error Rate) vs Eb/N0 (Energy per bit to noise power spectral density ratio) de la simulación implementada en Matlab y muestra que es posible la estimación de canal con el método LS con la ventaja de que es una técnica sencilla aunque produce una degradación de aproximadamente 3 dB en la BER comparada con el caso ideal de estimación perfecta. Además, los resultados muestran que la selección del factor de inyección es muy importante para que el rendimiento de los usuarios sea adecuado.  

Citas

Alonso, N. (2020). Tecnología 5G, Características, usos y posibles peligros. https://protecciondatos-lopd.com/empresas/tecnologia-5g/

Riazul Islam, S. M., Avazov, N., Dobre, O. A., Kwak, K. (2017). Power-Domain Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) in 5G Systems: Potentials and Challenges. IEEE Communications Surveys Tutorials, 19 (2), 721-742. https://doi.org/10.1109/COMST.2016.2621116

Saito, Y., Kishiyama, Y., Benjebbour, A., Nakamura, T., Li, A., Higuch, K. (2013). Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) for Cellular Future Radio Access. IEEE 77th Vehicular Technology Conference (VTC Spring). Dresden, Germany. https://doi.org/10.1109/VTCSpring.2013.6692652

Higuchi, K., Benjebbour, K. H. (2015). Non-orthogonal Multiple Access (NOMA) with Successive Interference Cancellation for Future Radio Access. IEICE Transactions on Communications, E98-B (3), 403-414. https://doi.org/10.1587/transcom.E98.B.403

Angjo, J., Tuncer, M. M., Akertek, E., Alakoca, H., Başaran, M., Durak-Ata, L. (2020). On the Channel Estimation Performance of NOMA Systems: Experimental Implementation of Real-Time Downlink NOMA-OFDM. IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom). Odessa, Ukraine. https://doi.org/10.1109/BlackSeaCom48709.2020.9234965

Balogun, M. B., Takawira, F., Oyerinde, O. O. (2019). Weighted Least Square Based Iterative Channel Estimation for Uplink NOMA-OFDM Systems. 13th International Conference on Signal Processing and Communication Systems (ICSPCS). Coast, QLD, Australia. https://doi.org/10.1109/ICSPCS47537.2019.9008698

Ghazi, H. S., Wesolowski, K. W. (2019). Improved Detection in Successive Interference Cancellation NOMA OFDM Receiver. IEEE Access, 7, 103325-103335. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2931809

Xie, Y., Teh, K. C., Kot, A. C. (2021). Deep Learning-Based Joint Detection for OFDM-NOMA Scheme. IEEE Communications Letters, 25 (8), 2609-2613. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2021.3077878

Pandya, S., Wakchaure, M. A., Shankar, R. (2021). Analysis of NOMA-OFDM 5G wireless system using deep neural network. The Journal of Defense Modeling and Simulation: Applications, Methodology, Technology, 1-8. https://doi.org/10.1177%2F1548512921999108

Wang, P., Xiao, J., Ping, J. (2006). Comparison of orthogonal and non-orthogonal approaches to future wireless cellular systems. IEEE Vehicular Technology Magazine, 1 (3), 4-11. https://doi.org/10.1109/MVT.2006.307294

Ding, Z., Adachi, F., Poor, H. V. (2016). The Application of MIMO to Non-Orthogonal Multiple Access. IEEE Transactions on Wireless Communications, 15 (1), 537-552. https://doi.org/10.1109/TWC.2015.2475746

Cho, Y. S., Kim, J., Yang, W. Y., Kang, C. G. (2010). MIMO-OFDM Wireless communications with Matlab. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9780470825631

Biguesh, M., Gershman, A. B. (2006). Training-based MIMO channel estimation: a study of estimator tradeoffs and optimal training signals. IEEE Transactions on Signal Processing, 54 (3), 884-893. https://doi.org/10.1109/TSP.2005.863008

Publicado

2022-08-02

Cómo citar

Conterón Picuasi , A. F., & Reinoso Chisaguano, D. J. (2022). Análisis de la técnica NOMA-OFDM en un canal multitrayecto y usando estimación de canal. Revista De Investigación En Tecnologías De La Información, 10(21 Especial), 4–13. https://doi.org/10.36825/RITI.10.21.002