본 논문에서는 동일한 스펙트럼을 공유하는 비직교 다중접속(non-orthogonal multiple access, NOMA) 기반 1차 네트워크(PN)와 재구성 가능 지능 표면(reconfigurable intelligent surface, RIS) 기반 2차 네트워크(SN)로 구성된 다사용자 인지 라디오 네트워크(CRN)의 공생적 운영을 위한 최적화 프레임워크를 개발한다. 이 시스템 모델에서 형성되는 공생 관계에서 RIS 장치의 PN 신호 역산란(backscattering)은 다수의 1차 수신기에 공간 다양성 이득을 제공할 뿐만 아니라, RIS 장치 자체의 데이터를 지정된 수신기로 전송하는 것도 지원한다. 먼저, 단순한 네트워크 구성을 조사함으로써 다양한 요인이 시스템 성능에 미치는 영향을 파악하고, 이에 따라 CRN 공생적 운영을 위한 무선 자원 할당의 중요성을 도출한다. 다음으로, 하드웨어 비완전성을 가진 장치의 경우를 포함하여 시스템 자원을 공동 최적화함으로써 PN과 SN의 합산 전송률(sum rate)을 최대화하는 자원 할당 프레임워크를 개발한다. 이 문제의 해석 복잡도를 줄이기 위해 이를 볼록(convex) 가중 최소 평균 제곱 오차(weighted minimum mean square error) 문제로 변환한다. PN의 최적 NOMA 전력 할당과 RIS의 반사 계수(reflection coefficients)를 찾기 위한 반복 알고리즘을 개발하고, 그 오버헤드를 분석한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘이 다양한 벤치마크보다 우수함을 보여준다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.