Power Allocation in CoMP-Empowered C-NOMA Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this letter, the dynamic power allocation problem of a cellular network consisting of two adjacent and coordinating cells is investigated. The joint transmission coordinated multipoint (JT-CoMP) between the two-cell is introduced to assist users experiencing high inter-cell interference, where each cell invokes cooperative non orthogonal multiple access (C-NOMA) to serve its associated devices. Both effects of imperfect successive interference cancellation (SIC) and imperfect channel estimation are considered within the proposed scheme. A power allocation framework is formulated as an optimization problem with the objective of maximizing the network sum-rate while guaranteeing a certain quality-of-service (QoS) for each user. The formulated optimization problem is neither concave nor quasi-concave, which is difficult to be solved directly unless using heuristic methods, which comes with the expense of high computational complexity. To overcome this issue, a near-optimal closed-form expressions for the power allocation are derived. The simulation results show that our purposed scheme achieves an average sum-rate that is 3% less than the one of the optimal power control but it can save up to 99% in the computational time. In addition, the superiority of the proposed CoMP C-NOMA scheme is demonstrated when compared to the well known C-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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».