Joint Channel Bandwidth and Power Allocations for Downlink Non-Orthogonal Multiple Access Systems
Notice bibliographique
Résumé
The advanced non-orthogonal multiple access (NOMA) has been considered as a promising scheme to satisfy the ultimate goals of future 5G cellular networks for providing ultra-high throughput and ultra-dense connections. By enabling a group of mobile users (MUs) to simultaneously share a same frequency channel and adopting successive interference cancellation to mitigate the co-channel interference, the NOMA can significantly improve the spectrum efficiency compared with the conventional orthogonal multiple access (OMA). However, due to cellular operators' limited and crowded spectrum resources, a critical question is how to properly size the channel bandwidth for the NOMA- enabled transmission to satisfy all MUs' traffic demands. In this paper, we propose a joint optimization scheme of bandwidth and power allocations for the NOMA- enabled downlink transmission, with the objective of minimizing the overall resource consumption cost that accounts for both the spectrum consumption cost and power consumption cost. In spite of the non-convexity nature of the joint optimization problem, we propose an efficient algorithm to compute the optimal bandwidth allocation and power allocation. Numerical results validate the proposed algorithm and the performance advantage of the proposed NOMA-enabled transmission in saving the overall resource consumption cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».