Outage probability and capacity analysis of the collaborative NOMA assisted relaying system in 5G
Notice bibliographique
Résumé
It is challenging for the base station (BS) to serve multiple cell-edge users concurrently with data rate guarantee due to limited power and spectrum resource. Using the relay enhances cell-edge user received signal strength by short-distance communication in low transmit power. Non-orthogonal multiple access (NOMA), a promising spectral efficient technology for the 5-th generation network (5G), enables the relay to transmit multiple messages to cell-edge users concurrently. In this paper, a Collaborative NOMA Assisted Relaying (CNAR) system for 5G is proposed with the collaboration of the source-relay (S-R) and relay-destination (R-D) NOMA link. The relay decodes its own message from the S-R NOMA signal and transmits the remaining part with adjusted power to cell-edge users in the R-D link. Then the exact expression of system outage probability is derived by analyzing the outage behavior in S-R and R-D links separately. To guarantee the data rate, the optimal power allocation among NOMA users is provided by minimizing the outage probability. To further characterize the system performance, the ergodic sum capacity in high SNR regime is approximated from discussions on the interference at cell-edge users. Simulation results validate our mathematical analysis, and show that the relaying system assisted by NOMA achieves lower outage probability and higher sum capacity than orthogonal multiple access (OMA).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».