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Enregistrement W2783814811 · doi:10.1109/glocom.2017.8254690

Power Allocation for Cooperative Non-Orthogonal Multiple Access Systems

2017· article· en· W2783814811 sur OpenAlexaff
Xianhao Chen, Gang Liu, Zheng Ma, F. Richard Yu, Zhiguo Ding

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomaComputer scienceRelayNode (physics)Transmission (telecommunications)Scheme (mathematics)Mathematical optimizationSingle antenna interference cancellationPower (physics)FadingBisection methodTopology (electrical circuits)Computer networkChannel (broadcasting)MathematicsAlgorithmTelecommunications linkTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooperative non-orthogonal multiple access (NOMA) has attracted more and more attentions recently, in which NOMA-strong users play as relays to help the data transmission of NOMA-weak users. Different from existing works, we study the problem of power allocation for cooperative NOMA systems with half-duplex relaying mode. From a fairness standpoint, our proposed scheme aims at maximizing the minimum achievable user rate in a paired user group. More specifically, we divide the cooperative NOMA systems into two categories, i.e., fixed relaying scheme and adaptive relaying scheme. Fixed relaying scheme means the transmit power at the relay node, namely , is a given fixed constant while adaptive relaying scheme implies that can adapt to channel conditions according to our strategy. It is shown that the formulated power allocation problem for fixed relaying scheme is quasi-concave while the problem for adaptive relaying scheme is not. Hence, we firstly solve the former problem using a bisection algorithm by transforming it into a sequence of convex feasibility problems. Then, relying on the derived results of fixed relaying scheme, we find that the problem for adaptive relaying scheme can be converted into a univariate function about , in which the optimum can be also obtained by a similar bisection procedure. Numerical results reveal that the proposed adaptive relaying scheme always outperforms the proposed fixed relaying scheme. In addition, we also show that the cooperative NOMA systems are especially appropriate for systems under low SNR environments or having significantly different fading coefficients between NOMA users.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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