On the Performance of Network NOMA in Uplink CoMP Systems: A Stochastic Geometry Approach
Notice bibliographique
Résumé
To improve the system throughput, this paper proposes a network non-orthogonal multiple access (N-NOMA) technique for the uplink coordinated multi-point transmission (CoMP). In the considered scenario, multiple base stations collaborate with each other to serve a single user, referred to as the CoMP user, which is the same as for conventional CoMP. However, unlike conventional CoMP, each base station in N-NOMA opportunistically serves an extra user, referred to as the NOMA user, while serving the CoMP user at the same bandwidth. The CoMP user is typically located far from the base stations, whereas users close to the base stations are scheduled as NOMA users. Hence, the channel conditions of the two kinds of users are very distinctive, which facilitates the implementation of NOMA. Compared to the conventional orthogonal multiple access-based CoMP scheme, where multiple base stations serve a single CoMP user only, the proposed N-NOMA scheme can support larger connectivity by serving the extra NOMA users, and improve the spectral efficiency by avoiding the CoMP user solely occupying the spectrum. A stochastic geometry approach is applied to model the considered N-NOMA scenario as a Poisson cluster process, based on which insightful closed-form or quasi closed-form analytical expressions for outage probabilities and ergodic rates are obtained. Numerical results are presented to show the accuracy of the analytical results and also demonstrate the superior performance of the proposed N-NOMA scheme.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».