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Enregistrement W2809668091 · doi:10.1109/twc.2018.2844359

Energy Efficient Dynamic Resource Optimization in NOMA System

2018· article· en· W2809668091 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLyapunov optimizationTelecommunications linkNomaResource allocationMathematical optimizationTransmitter power outputOptimization problemQuality of servicePower controlSingle antenna interference cancellationWireless networkWirelessLyapunov functionPower (physics)Computer networkAlgorithmTransmitterMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-orthogonal multiple access (NOMA) with successive interference cancellation (SIC) is a promising technique for next generation wireless communications. Using NOMA, more than one user can access the same frequency-time resource simultaneously and multi-user signals can be separated successfully using SIC. In this paper, resource allocation algorithms for subchannel assignment and power allocation for a downlink NOMA network are investigated. Different from the existing works, here, energy efficient dynamic power allocation in NOMA networks is investigated. This problem is explored using the Lyapunov optimization method by considering the constraints on minimum user quality of service and the maximum transmit power limit. Based on the framework of Lyapunov optimization, the problem of energy efficient optimization can be broken down into three subproblems, two of which are linear and the rest can be solved by introducing a Lagrangian function. The mathematical analysis and simulation results confirm that the proposed scheme can achieve a significant utility performance gain and the energy efficiency and delay tradeoff is derived as [O(1/V), O(V)] with V as a control parameter under maintaining the queue stability.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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