Semi-Blind Interference Aligned NOMA for Downlink MU-MISO Systems
Notice bibliographique
Résumé
The application of non-orthogonal multiple access (NOMA) to downlink multi-user multiple-input single-output systems involves the design of a beamforming strategy in which the spatial dimension provided by each beam is shared among several users performing NOMA. This approach requires the management of both inter-cluster and intra-cluster interference. Moreover, the beamforming design is subject to instantaneous knowledge of the channel state information at the transmitter (CSIT). We propose a novel transmission scheme that combines blind interference alignment and NOMA. The proposed scheme fully cancels the inter-cluster interference for all users without the need for instantaneous CSIT, which is limited to the knowledge of the large scale effects of the channel in order to implement NOMA within each cluster. Considering user pairing, i.e., each cluster is composed of two users, we derive a method for determining the NOMA power coefficients that maximize the sum-rate, the user fairness or satisfy first the rate of a specific user by simply solving a polynomial function. Furthermore, we propose an alternative methodology based on some approximations in order to provide sub-optimal closed-form expressions of these NOMA power coefficients. Simulation results show that the proposed scheme outperforms conventional MISO-NOMA taking into consideration the costs of providing CSIT.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».