Energy Efficient Beamforming Design for MISO Non-Orthogonal Multiple Access Systems
Notice bibliographique
Résumé
When considering the future generation wireless networks, non-orthogonal multiple access (NOMA) represents a viable multiple access technique for improving the spectral efficiency. The basic performance of the NOMA is often enhanced using downlink beamforming and power allocation techniques. Although downlink beamforming has been previously studied with different performance criteria, such as sum-rate and max-min rate, it has not been studied in the multiuser, multiple-input single-output (MISO) case, particularly with the energy efficiency criteria. In this paper, we investigate the design of an energy efficient beamforming technique for downlink transmission in the context of a multiuser MISO-NOMA system. In particular, this beamforming design is formulated as a global energy efficiency (GEE) maximization problem with minimum user rate requirements and transmit power constraints. By using the sequential convex approximation technique and the Dinkelbach's algorithm to handle the non-convex nature of the GEE-Max problem, we propose two novel algorithms for solving the downlink beamforming problem for the MISO-NOMA system. Our evaluation of the proposed algorithms shows that they offer similar optimal designs and are effective in offering substantial energy efficiencies compared with the designs based on conventional methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».