This paper considers downlink of reconfigurable intelligent surface (RIS) assisted cooperative non-orthogonal multiple access (CNOMA) systems. Our objective is to minimize the total transmit power by jointly optimizing the active beamforming vectors, transmit-relaying power, and RIS phase shifts. The formulated problem is a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problem. To tackle this problem, the alternating optimization approach is utilized to decouple the variables. In each alternative procedure, the optimal solutions for the active beamforming vectors, transmit-relaying power and phase shifts are obtained. However, the proposed algorithm has high complexity since the optimal phase shifts are solved by integer linear programming (ILP) whose computational complexity is exponential in the number of variables. To strike a good computational complexity-optimality trade-off, a low-complexity suboptimal algorithm is proposed by invoking the iterative penalty function based semidefinite programming (SDP) and the successive refinement approaches. Numerical results illustrate that: i) the proposed RIS-CNOMA system, aided by our proposed algorithms, outperforms the conventional CNOMA system. ii) the proposed low-complexity suboptimal algorithm can achieve the near-optimal performance. iii) whether the RIS-CNOMA system outperforms the RIS assisted non-orthogonal multiple access (RIS-NOMA) system depends not only on the users' locations but also on the RIS' location.

中文翻译：

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可重构智能地面辅助协作非正交多址接入系统

本文考虑了可重构智能表面 (RIS) 辅助协作非正交多址 (CNOMA) 系统的下行链路。我们的目标是通过联合优化有源波束成形矢量、发射中继功率和 RIS 相移来最小化总发射功率。公式化的问题是一个混合整数非线性规划 (MINLP) 问题。为了解决这个问题，使用交替优化方法来解耦变量。在每个替代过程中，都获得了有源波束成形矢量、发射中继功率和相移的最佳解决方案。然而，所提出的算法具有很高的复杂性，因为最佳相移是通过整数线性规划（ILP）解决的，其计算复杂度是变量数量的指数。为了实现良好的计算复杂度-最优权衡，通过调用基于迭代惩罚函数的半定规划（SDP）和连续细化方法，提出了一种低复杂度的次优算法。数值结果表明：i) 在我们提出的算法的帮助下，提出的 RIS-CNOMA 系统优于传统的 CNOMA 系统。ii) 提出的低复杂度次优算法可以达到接近最优的性能。iii) RIS-CNOMA 系统是否优于RIS 辅助非正交多址（RIS-NOMA）系统不仅取决于用户的位置，还取决于RIS 的位置。通过调用基于迭代惩罚函数的半定规划（SDP）和连续细化方法，提出了一种低复杂度的次优算法。数值结果表明：i) 在我们提出的算法的帮助下，提出的 RIS-CNOMA 系统优于传统的 CNOMA 系统。ii) 提出的低复杂度次优算法可以达到接近最优的性能。iii) RIS-CNOMA 系统是否优于RIS 辅助非正交多址（RIS-NOMA）系统不仅取决于用户的位置，还取决于RIS 的位置。通过调用基于迭代惩罚函数的半定规划（SDP）和连续细化方法，提出了一种低复杂度的次优算法。数值结果表明：i) 在我们提出的算法的帮助下，提出的 RIS-CNOMA 系统优于传统的 CNOMA 系统。ii) 提出的低复杂度次优算法可以达到接近最优的性能。iii) RIS-CNOMA 系统是否优于RIS 辅助非正交多址（RIS-NOMA）系统不仅取决于用户的位置，还取决于RIS 的位置。ii) 提出的低复杂度次优算法可以达到接近最优的性能。iii) RIS-CNOMA 系统是否优于RIS 辅助非正交多址（RIS-NOMA）系统不仅取决于用户的位置，还取决于RIS 的位置。ii) 提出的低复杂度次优算法可以达到接近最优的性能。iii) RIS-CNOMA 系统是否优于RIS 辅助非正交多址（RIS-NOMA）系统不仅取决于用户的位置，还取决于RIS 的位置。