Terahertz (THz) band communication has been widely studied to meet the future demand for ultra-high capacity. In addition, multi-input multi-output (MIMO) technique and non-orthogonal multiple access (NOMA) technique with multi-antenna also enable the network to carry more users and provide multiplexing gain. In this paper, we study the maximization of energy efficiency (EE) problem in THz-NOMA-MIMO systems for the first time. And the original optimization problem is divided into user clustering, hybrid precoding and power optimization. Based on channel correlation characteristics, a fast convergence scheme for user clustering in THz-NOMA-MIMO system using enhanced K-means machine learning algorithm is proposed. Considering the power consumption and implementation complexity, the hybrid precoding scheme based on the sub-connection structure is adopted. Considering the fronthaul link capacity constraint, we design a distributed alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm for power allocation to maximize the EE of THz-NOMA cache-enabled system with imperfect successive interference cancellation (SIC). The simulation results show that the proposed user clustering scheme can achieve faster convergence and higher EE, the design of the hybrid precoding of the sub-connection structure can achieve lower power consumption and power optimization can achieve a higher EE for the THz cache-enabled network.

中文翻译：

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太赫兹 MIMO-NOMA 系统中的节能用户聚类、混合预编码和功率优化

太赫兹 (THz) 频带通信已被广泛研究，以满足未来对超高容量的需求。此外，多输入多输出（MIMO）技术和多天线非正交多址（NOMA）技术也使网络能够承载更多用户并提供复用增益。在本文中，我们首次研究了 THz-NOMA-MIMO 系统中能量效率 (EE) 的最大化问题。原始优化问题分为用户聚类、混合预编码和功率优化。基于信道相关特性，提出了一种基于增强K-means机器学习算法的THz-NOMA-MIMO系统用户聚类快速收敛方案。考虑到功耗和实现复杂度，采用基于子连接结构的混合预编码方案。考虑到前传链路容量限制，我们设计了一种用于功率分配的分布式交替方向乘法器方法 (ADMM) 算法，以最大化具有不完美连续干扰消除 (SIC) 的 THz-NOMA 缓存启用系统的 EE。仿真结果表明，所提出的用户聚类方案可以实现更快的收敛和更高的EE，子连接结构的混合预编码的设计可以实现更低的功耗，功率优化可以为THz cache-enabled网络实现更高的EE . 我们设计了一种用于功率分配的分布式交替方向乘法器 (ADMM) 算法，以最大化具有不完美连续干扰消除 (SIC) 的 THz-NOMA 缓存启用系统的 EE。仿真结果表明，所提出的用户聚类方案可以实现更快的收敛和更高的EE，子连接结构的混合预编码的设计可以实现更低的功耗，功率优化可以为THz cache-enabled网络实现更高的EE . 我们设计了一种用于功率分配的分布式交替方向乘法器 (ADMM) 算法，以最大化具有不完美连续干扰消除 (SIC) 的 THz-NOMA 缓存启用系统的 EE。仿真结果表明，所提出的用户聚类方案可以实现更快的收敛和更高的EE，子连接结构的混合预编码的设计可以实现更低的功耗，功率优化可以为THz cache-enabled网络实现更高的EE .