Rate-Splitting Multiple Access: Unifying NOMA and SDMA in MISO VLC Channels
Notice bibliographique
Résumé
The increased proliferation of connected devices requires a development of innovative technologies for the next generation of wireless systems. One of the key challenges, however, is the spectrum scarcity, owing to the unprecedented broadband penetration rate in recent years. Based on this, visible light communication (VLC) has recently emerged as an effective potential solution for enabling high-speed short-range communications. Yet, despite their undoubted advantageous features, VLC systems suffer from several limitations which constraint their capabilities. As a result, several multiple access (MA) techniques, such as space-division multiple access (SDMA) and non-orthogonal multiple access (NOMA), have been considered in VLC networks as an effective approach, among others, to circumvent these limitations. However, despite their achievable multiplexing gain, their overall performance is still limited compared to the overall potential of this technology. Motivated by this, the presented article offers two contributions: firstly, we provide an overview of the key MA technologies used in VLC systems and then we introduce rate-splitting multiple access (RSMA), and discuss its capabilities and potentials in VLC systems. Secondly, through realistic system modeling and simulations of an RSMA-based two-user scenario, we illustrate the flexibility of RSMA as well as its superiority in terms of the achievable weighted sum rate over NOMA and SDMA in the context of VLC. Finally, we discuss technical challenges, open issues, and research directions, along with the offered results and insights that are expected to be useful towards the effective practical realization of RSMA in VLC configurations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,000 |
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 ».