Design of Non-Orthogonal Multiple Access Enhanced Backscatter Communication
Notice bibliographique
Résumé
Backscatter communication (BackCom), which allows a backscatter node (BN) to communicate with the reader by modulating and reflecting the incident continuous wave from the reader, is considered a promising solution to power the future Internet-of-Things. In this paper, we consider a single BackCom system, where multiple BNs are served by a reader. We propose using the power-domain non-orthogonal multiple access (NOMA), i.e., multiplexing the BNs in different regions or with different backscattered power levels, to enhance the spectrum efficiency of the BackCom system. To better exploit power-domain NOMA, we propose setting the reflection coefficients for multiplexed BNs to be different. Based on this considered model, we develop the reflection coefficient selection criteria. To illustrate the enhanced system with the proposed criteria, we analyze the performance of the BackCom system in terms of the average number of bits that can be successfully decoded by the reader for the two-node pairing case and the average number of successful BNs for the general multiplexing case. Our results show that NOMA achieves the much better performance gain in the BackCom system as compared to its performance gain in the conventional system, which highlights the importance of applying NOMA to the BackCom system.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».